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posted @ 2018-10-12 16:45
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条件随机场(CRF)是给定一组输入随机变量X的条件下另一组输出随机变量Y的条件概率分布模型,其特点是假设输出随机变量构成马尔科夫随机场。实际上是定义在时序数据上的对数线性模型。条件随机场属于判别模型。概率图模型是由无向图表示的联合概率分布,概率无向图模型的最大特点是易于因子分解。团:无向图G中任何两 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:44
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判别模型:感知机,KNN,决策树,Logit回归与最大熵,SVM,Boosting,条件随机场;生成模型:朴素贝叶斯,隐马尔可夫模型;区分分类和标注:分类问题中可能的预测结果是二类或多类;而标注问题中可能的预测结果是所有的标记序列,其数目是指数级的。 & 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:43
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K均值聚类是基于原型的、划分的聚类方法。聚类数K由用户指定,初始的K个聚类中心随机选取,然后将每个点分派到最近的聚类中心,形成K个簇,接下来重新计算每个簇的聚类中心,重复上一步,直到簇不发生变化或达到最大迭代次数为止。距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、余弦距离等。欧式距离容易受指标不同单 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:41
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偏差反映的是模型在样本上的输出和真实值之间的误差(偏离程度),即模型本身的准确度,拟合能力;解决:使用更复杂的模型,使用更多的特征。方差反映的是模型每一次随数据集的变动造成的输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型稳定性。机器学习模型中权衡两者,达到一个tradeoff的性能。解决:使用交叉验证,简 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:38
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SVM(Support Vector Machine),支持向量机,有监督学习模型,一种分类模型。在特征空间(输入空间为欧式空间或离散集合,特征空间为欧式空间或希尔伯特空间)中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划(QP)的问题,也等价于正则化的 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:38
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Regularization method(正则化方法) Outline Overview of Regularization L0 regularization L1 re 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:36
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Gated Recurrent Unit (GRU) Outline &nbs 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:35
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Long Short Term Memory (LSTM) Outline & 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:33
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GBDT && XGBOOST 阅读全文
posted @ 2018-10-12 16:31
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