随笔分类 -  机器学习

摘要：序言 1、符号主义、贝叶斯派、联结主义、进化主义、行为类比主义（机器学习的五大流派）： 参考：本书1.5节及https://blog.csdn.net/rogerchen1983/article/details/79681463； 第一章 绪论 1、1997年，Tom Mitchell对机器学习的定 阅读全文

摘要：第1章 统计学习及监督学习概论 1.1统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 统计学习一般包括监督学习、无监督学习、强化学习等。有时候还包括半监督学习、主动学习。 统计学习方法可以概括如下： 从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设 阅读全文

摘要：参考：https://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/47454805 https://blog.csdn.net/xiao1_1bing/article/details/84788331 本博客主要引用文章如下： 作者：Solomon-La 阅读全文

摘要：机器学习(一)：线性回归原理推导及代码实现 https://www.jianshu.com/p/6c4a9c0738e3 机器学习(二):决策树原理及代码实现 https://www.jianshu.com/p/25c8bbd1bfa0 机器学习(三):贝叶斯分类器基本原理及代码实现 https:/ 阅读全文

摘要：参考链接：每个Kaggle冠军的获胜法门：揭秘Python中的模型集成 - 机器之心的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32949396 原文链接：https://www.dataquest.io/blog/introduction-to-ensembles/ 阅读全文

摘要：10、支持向量机 10.1、大边界的直观理解 支持向量机(Support VectorMachine)，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。 10.2、核函数 10.3、应用SVM 11、聚类 11.1、无监督机器学习 11.2、K-Means（K均值算法） 11.3优化目标 阅读全文

摘要：9、机器学习系统的设计 9.1、误差分析 如果你准备研究机器学习的东西，或者构造机器学习应用程序，最好的实践方法不是建立一个非常复杂的系统，拥有多么复杂的变量；而是构建一个简单的算法，这样你可以很快地实现它。 9.2、偏斜类的误差度量 9.3、查准率和查全率之间的权衡 9.4、机器学习算法中数据的问 阅读全文

摘要：8、机器学习诊断法 8.1、评估一个假设 参考视频: 10 - 2 - Evaluating a Hypothesis (8 min).mkv 8.2、模型选择和交叉验证集 参考视频: 10 - 3 - Model Selection and Train_Validation_Test Sets ( 阅读全文

摘要：7、神经网络（Neural Networks） 7.1、非线性假设 参考视频: 8 - 1 - Non-linear Hypotheses (10 min).mkv 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。 但当特征数量过多时，普通的逻辑回归模型，不能有效地处理这么 阅读全文

摘要：6、正则化（Regularization） 6.1、过拟合问题 参考视频: 7 - 1 - The Problem of Overfitting (10 min).mkv 当将机器学习模型应用到具体的问题中时常常会出现欠拟合、过拟合的问题。 常用的解决方法是： 6.2、代价函数 参考视频: 7 - 阅读全文

摘要：5、逻辑回归 5.1、分类问题 在分类问题中，你要预测的变量 𝑦 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 我们从二元的分类问题开始讨论。我们将因变量(dependent variable)可能属于的两个类 阅读全文

摘要：4、线性回归 4.4、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 参考视频: 4 - 1 - Multiple Features (8 min).mkv 假设房价模型有多个特征。 4.5、多变量梯度下降 参考视频: 4 - 2 - Gradi 阅读全文

摘要：1、机器学习概念 参考视频: 1 - 2 - What is Machine Learning_ (7 min).mkv 1998年来自卡内基梅隆大学的Tom Mitchell对机器学习给出了一个更加正式的定义：A computer program is said to learn from exp 阅读全文