摘要：
"1. 特征工程之特征预处理" "2. 特征工程之特征选择" 1. 前言 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。 2. 特征选择的方法 通常来说，从两个方面考虑来选择特征： + 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上 阅读全文
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"1. 特征工程之特征预处理" "2. 特征工程之特征选择" 1. 前言 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限” ，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征 阅读全文
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"1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost 阅读全文
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"1. 集成学习（Ensemble Learning）原理" "2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging" "3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest）" "4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost 阅读全文
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1. 前言 在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是 "逻辑回归" 和 "支持向量机" ，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。 2. LR和SVM的联系 1. 都是监督的分类算法。 2. 都是线性分类方法 (不考虑核函数时） 阅读全文
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"1. 感知机原理（Perceptron）" "2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现" "3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）" "4. 支持向量机（SVM）原理" "5. 支持向量机（SVM）软间隔" "6. 支持向量机（SVM）核函数" 1. 前言 之前介绍了 阅读全文
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1. 前言 在机器学习中，不同的问题对应了不同的损失函数，不同的损失函数也直接会影响到收敛的快慢和结果的好坏，下面就从不同的损失函数的角度进行一下梳理。 2. 0 1损失函数 0 1损失是指，预测值和目标值不相等为1，否则为0 3. log对数损失函数 "逻辑回归" 的损失函数就是对数损失函数，在逻 阅读全文
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"1. 感知机原理（Perceptron）" "2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现" "3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）" "4. 支持向量机（SVM）原理" "5. 支持向量机（SVM）软间隔" "6. 支持向量机（SVM）核函数" 1. 前言 在前一篇 阅读全文
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"1. 感知机原理（Perceptron）" "2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现" "3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）" "4. 支持向量机（SVM）原理" "5. 支持向量机（SVM）软间隔" "6. 支持向量机（SVM）核函数" 1. 前言 在我没有学 阅读全文
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1. 前言 在NLP中有几个经典的序列标注问题，词性标注（POS），chunking和命名实体识别（NER）。序列标注器的输出可用于另外的应用程序。例如，可以利用在用户搜索查询上训练的命名实体识别器来识别关键词，从而触发某些产品广告。另一个例子是搜索引擎可以使用这种标签信息来查找相关的网页。 2. 阅读全文