经典机器学习算法

经典机器学习算法：线性回归

线性回归介绍线性回归几何视角最小二乘估计（最小二乘法）p维空间理解概率视角噪声为高斯分布的MLE（频率学派）权重先验也为高斯分布的MAP（贝叶斯学派）正则化L1LassoL2Ridge小结线性回归假设数据集为：D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}\mathcal{D}=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\}D={(x1,y1),(x
wujiekd·2020-09-12 17:06

经典机器学习算法：最大熵模型

最大熵模型介绍最大熵模型简介最大熵原理最大熵模型概念定义统计数据集数学定义推导求解最大熵模型简介最大熵模型是对数线性模型，属于判别模型。最大熵模型（maximumentropymodel）由最大熵原理推导实现。这里首先叙述一般的最大熵原理，然后讲解最大熵模型的推导，最后给出最大熵模型学习的形式。顾名思义，最大熵模型就是：给定一个训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)
wujiekd·2020-09-12 17:06

【机器学习】图解十大经典机器学习算法

【机器学习】图解十大经典机器学习算法决策树（DecisionTree）根据一些feature（特征）进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。
Taily老段·2020-08-16 05:29

机器学习之sklearn（一）neural_network调库实现

sklearnsklearn是机器学习中经常用到的一个库，库中含有大量的训练数据集以及大部分经典机器学习算法的封装，我们直接在Python中导入库中需要使用的文件即可。
繁华三千东流水·2020-07-31 21:58

机器学习之朴素贝叶斯(Naive Bayes)

朴素贝叶斯是经典机器学习算法之一，是基于概率论的分类算法，其原理简单，易于实现，多使用于文本分类，如垃圾邮件过滤、新闻分类等。
David_Hdw·2020-07-28 04:01

十分钟掌握经典机器学习算法-逻辑回归

机器学习故事汇-逻辑回归【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！前文导航（建议木有基础的同学先看）：线性回归：http://blog.csdn.net/tangyudi/article/details/77711981梯度下降：http://blog.csdn.net/tangyudi/article/details
迪哥有点愁了·2020-07-10 03:30

几种经典机器学习算法的比较

Quaro上的问答，我感觉回答的非常好！Whataretheadvantagesofdifferentclassificationalgorithms?Forinstance,ifwehavelargetrainingdatasetwithapproxmorethan10000instancesandmorethan100000features,thenwhichclassifierwillbeb
weixin_30735745·2020-07-08 14:44

量子机器学习入门科普：解读量子力学和机器学习的共生关系

两者间像一种共生关系，我们可以利用量子计算的力量生成机器学习算法的量子版本，并应用经典机器学习算法分析量子系统。
量子位·2020-06-30 05:51

今天开始学Convex Optimization：第2章 背景数学知识简述

2.2线性代数基础MatrixSubspaces正定和半正定矩阵特征分解奇异值分解SingularValueDecomposition矩阵伪逆Pseudo-inverse舒尔补、分块矩阵求逆公式2.3经典机器学习算法参考资料第
大饼博士X·2020-06-29 23:38

K近邻算法详解

KNN简介KNN原理KNN的优缺点KNN的性能问题kd树KNN简介K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)，是一种常用于分类的算法，是有成熟理论支撑的、较为简单的经典机器学习算法之一。
wangmumu321·2020-06-27 13:31

机器学习的训练算法(优化方法)汇总——梯度下降法及其改进算法

个人理解：经典机器学习算法，例如SVM，逻辑回归，决策树，朴素贝叶斯，神经网络，adaboos
sqiu_11·2020-06-26 14:39

经典机器学习算法回顾

首先，再谈机器学习对于数据，机器学习模型主要使用的是结构化数据，即二维的数据表。非结构化数据（如直观的文字、图片等）可以转换成结构化数据，比如把：图像类数据里像素张量重塑成一维数组文本类数据用独热编码转成二维数组举例：其中，每一行的记录可以看做是一个示例(instance)，而得分、篮板、助攻被称为'特征（feature）"或者"输入（input）",而特征上的取值被称为特征值（featureva
智商25的憨憨·2020-06-23 12:32

没有你看不懂的Kmeans聚类算法

接下来，笔者就开始向大家介绍一种无监督的（unsupervised）经典机器学习算法——聚类。
空字符（公众号：月来客栈）·2020-06-23 09:38

《深度学习原理与TensorFlow实践》学习笔记（二）

TensorFlow基础使用环境准备TensorFlow安装常用Python库介绍实例解析Kaggle平台及Titanic题目介绍代码解析TensorBoard可视化传统机器学习的优化技巧数据可视化特征工程经典机器学习算法模型
UCAS-WQ·2020-06-22 15:12

Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析

非线性回归之后，我们会继续经典机器学习算法包括决策树，随机森林，逻辑回归，SVM，以及朴素贝叶斯分类
erixhao·2020-06-21 20:24

深度学习面试题集锦【1】

【转自机器之心】去年上海科技大学AI实验室开源了一份深度学习面试题集锦，它从数学基础、经典机器学习算法、深度学习算法以及编程语言等方面提供了众多面试题。
粗心的朱鼓励豆·2020-06-20 21:16

国内首款云端智能芯片成功发布

云端智能芯片主要应用于人工智能领域的大规模数据中心或服务器核心的芯片，可支持各类深度学习和经典机器学习算法，能够满足视觉
趣科技·2020-04-08 14:31

详解十大经典机器学习算法——EM算法

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注今天是机器学习专题的第14篇文章，我们来聊聊大名鼎鼎的EM算法。EM算法的英文全称是Expectation-maximizationalgorithm，即最大期望算法，或者是期望最大化算法。EM算法号称是十大机器学习算法之一，听这个名头就知道它非同凡响。我看过许多博客和资料，但是少有资料能够将这个算法的来龙去脉以及推导的细节全部都讲清楚，所
TechFlow2019·2020-04-01 09:00

10种经典机器学习算法——Python版

klearnpythonAPILinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归#module=LinearRegression()module.fit(x,y)module.score(x,y)module.predict(test)LogisticRegressionfromsklearn.linear_mod
MANY_L·2019-09-05 13:46

多元高斯分布（三）——高斯过程

高斯过程介绍我们在本课程上半部分讨论的许多经典机器学习算法都符合以下模式：给定一组从未知分布中采样的独立同分布的示例训练样本集：求解一个凸优化问题，以确定数据单一的“最佳拟合”模型，并使用这个估计模型对未来的测试输入点做
冬之晓东·2019-08-28 14:36

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。
罗罗攀·2019-02-07 10:00

经典机器学习算法优缺点

存在即合理，欢迎补充，拍砖KNN优点简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于数值型和离散型数据；训练时间复杂度为O(n)，无数据输入假定；对异常值不敏感。缺点计算复杂性高；空间复杂性高；样本不平衡问题；朴素贝叶斯优点生成式模型，通过计算概率来进行分类，可以用来处理多分类问题；对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练，算法也比较简单。缺点对输入数据
精神抖擞王大鹏·2018-08-24 08:52

机器学习总结（三）——损失函数

经典机器学习算法，他们最本质的区别是分类思想（预测y的表达式）不同，有的是基于概率模型，有的是动态规划，表象的区别就是最后的损失函数不同。
MonkyK·2018-08-21 19:33

GBDT、RF、SVM、XGBoost面试要点整理

对于经典机器学习算法，是所有从事相关工作者必须了解的，同时也是面试官经常提及的问题。
God_6838·2018-08-19 00:00

一文了解经典机器学习算法

声明：参考入门|机器学习新手必看10大算法机器学习算法优缺点对比及选择本文中的github链接指向我的github机器学习实战代码这篇博客还在更新中…常见机器学习算法的使用情况前言偏差与方差描述的是预测值的期望与真实值之间。偏差越大，越偏离真实数据。Bias[f^(x)]=E[f^(x)]−f(x)Bias[\hatf(x)]=E[\hatf(x)]-f(x)Bias[f^​(x)]=E[f^​(
hustqb·2018-04-03 00:00

图解十大经典机器学习算法入门

弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序，可能很多人都猜不到，人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。图1智能手机上的相关应用传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对常用算法做常识性的
jrunw·2018-01-30 14:46

【机器学习】非线性回归算法分析

非线性回归之后，我们会继续经典机器学习算法包括决策树，随机森林，逻辑回归，SVM，以及朴素贝叶斯分类算法，神经网络等介绍,本文最后会有预览介绍。目录回归分析线性回归非线性回
AI启蒙研究院·2017-12-15 00:00

Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析

非线性回归之后，我们会继续经典机器学习算法包括决策树，随机森林，逻辑回归，SVM，以及朴素贝叶斯分类
erixhao·2017-08-07 22:10

经典机器学习算法系列-svm

支持向量机是比较好的分类器。对iris数据集分类可以得到100%的准确率数据python代码如下importnumpyasnpfromsklearnimportsvmfromsklearn.metricsimportaccuracy_scorea=np.loadtxt('iris.txt')train_data=np.concatenate((a[0:40],a[50:90],a[100:140]
andeyeluguo·2017-03-16 10:13

机器学习数据集

我经常用到的是鸢(yuan)尾花数据集，经典机器学习算法的案例都是用这个数据集作为实例具体内容如下：5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2
詹小布·2017-03-14 15:00

【Python】scikit-learn教程

zhuanlan.zhihu.com/p/20757320注：本文来自很赞的微信公众号“数据挖掘入门与实战”Scikit-learn是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy、Scipy、matplotlib)，集成经典机器学习算法的
YWP_2016·2017-03-06 08:38

【Python】scikit-learn教程

zhuanlan.zhihu.com/p/20757320注：本文来自很赞的微信公众号“数据挖掘入门与实战”Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy、Scipy、matplotlib)，集成经典机器学习算法的
YWP_2016·2017-03-06 08:00

经典机器学习算法总结

1决策树算法 算法原理:1.决策树是一个预测模型,它代表的属性对象与属性值之间的一种映射关系。2.决策树是一种树形结构，内部节点表示每个属性上的测试，每个分支代表一种测试输出，叶节点代表一种类别。3.决策树是一种监督学习方法，用于分类问题 应用场景：1.实例是属性-值对表示的；2.可能需要析取描述；3.训练数据可以包含错误值；4.训练数据可以包含缺失值；5.目标函数具有离散的输出值 问题举例
·2015-11-11 04:36

深度学习方法：受限玻尔兹曼机RBM（一）基本概念

最近在复习经典机器学习算法的同时，也仔细看了一些深度学习的典型算法。深度学习是机器学习的“新浪潮”，它的成功主要得益于深度“神经网络模型”的优异效果。
xbinworld·2015-04-17 07:00

【机器学习】k近邻算法（kNN）

一、写在前面    本系列是对之前机器学习笔记的一个总结，这里只针对最基础的经典机器学习算法，对其本身的要点进行笔记总结，具体到算法的详细过程可以参见其他参考资料和书籍，这里顺便推荐一下MachineLearninginAction
DianaCody·2014-11-01 16:00

mahout（Taste）初探

mahout是ApacheSoftwareFoundation（ASF）开发的一个开源项目，主要包括了一些经典机器学习算法的实现，并且通过对hadoop的支持可以很容易的拓展到云上，对mahout的关注主要是因为它收纳了
JokerT·2011-09-27 15:00
上一页 1 2 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他