随笔分类 -  机器学习

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梯度下降法深入
摘要：1、梯度下降法 2、随机梯度下降法 阅读全文
posted @ 2019-03-22 08:55 萌萌的美男子 阅读(208) 评论(0) 推荐(0)
马尔可夫链
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posted @ 2019-03-15 08:52 萌萌的美男子 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)
马尔可夫随机场
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posted @ 2019-03-15 08:51 萌萌的美男子 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
隐马尔可夫模型
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posted @ 2019-03-15 08:50 萌萌的美男子 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
主成分分析PCA
摘要：1、PCA介绍 2、算法流程 假设有n个样本，每个样本有d维的特征： 1、通过每个样本计算各个特征的平均值，然后各个样本的特征分别减去各自的平均值： 2、计算得到协方差矩阵A： 3、对A矩阵进行特征值分解，得到特征值和特征向量，按特征值从大到小排序： 4、选取前d'个作为降维后的特征值及特征向量，得 阅读全文
posted @ 2019-03-15 08:48 萌萌的美男子 阅读(167) 评论(0) 推荐(0)
迁移学习基础
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posted @ 2019-03-15 08:46 萌萌的美男子 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)
自编码机基础
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posted @ 2019-03-15 08:45 萌萌的美男子 阅读(227) 评论(0) 推荐(0)
GAN生成式对抗网络基础
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posted @ 2019-03-15 08:44 萌萌的美男子 阅读(206) 评论(0) 推荐(0)
人工智能领域介绍
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posted @ 2019-03-15 08:42 萌萌的美男子 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
循环网络基础(RNN层)
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posted @ 2019-03-15 08:41 萌萌的美男子 阅读(424) 评论(0) 推荐(0)
卷积网络基础(卷积层和全连接层)
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posted @ 2019-03-15 08:40 萌萌的美男子 阅读(966) 评论(1) 推荐(0)
强化学习之Q-learning
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posted @ 2019-03-15 08:39 萌萌的美男子 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)
机器学习文章导航
摘要：一、传统机器学习算法 回归预测 Logistic回归 关联规则之Apriori AdaBoost PageRank k近邻 KNN 聚类之k-means 支持向量机SVM、优化问题、核函数 决策树：ID3、C4.5、CART 朴素贝叶斯 最大期望算法 EM 马尔可夫决策 TF-IDF 阅读全文
posted @ 2019-03-14 16:03 萌萌的美男子 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)
数据分析
摘要：1、数据质量分析 脏数据：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号的数据 缺失值处理 产生原因 1、信息无法获取或者获取代价大 2、信息因个人原因或客观原因被遗漏 3、根据实际而言，属性值不存在 影响 1、丢失大量有用信息 2、不确定性更加显著，难以把握规律 3、不可靠输出 分析 1、含有 阅读全文
posted @ 2019-03-12 20:06 萌萌的美男子 阅读(520) 评论(0) 推荐(0)
回归预测算法
摘要：1、基础 适用数据：数值型。 （1）相关系数（R2）衡量 有时候，我们需要计算预测值与实际值的匹配程度，来衡量所建立模型的好坏。此时，需要计算Y、Y‘的相关系数： 其中，Cov表示协方差，Var表示方差。 （2）缩减系数 当数据的特征比样本数目还多时，此时n>m，输入的样本矩阵非满秩矩阵，在求逆时会 阅读全文
posted @ 2019-03-12 19:55 萌萌的美男子 阅读(1417) 评论(0) 推荐(0)
聚类算法介绍
摘要：聚类，就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 评估不同样本之间的“相似性”，通常使用的方法为计算样本之间的“距离”。距离计算方法的不同会影响聚类结果的好坏。 1）簇类型 （1）明显分离的簇 簇是对象的集合。 每个点到同簇中任意点的距离比到不同簇中所有点的距离更近。簇的形状任意。 （2）基于中 阅读全文
posted @ 2019-03-12 19:28 萌萌的美男子 阅读(1214) 评论(0) 推荐(0)
分类器性能度量
摘要：1、混淆矩阵 一般情况下，分类器的好坏是通过错误率来衡量的。错误率指的是在测试数据中错误分类的样本所占比例。然而，这样进行度量掩盖了样例如何被分错的原因。 三类问题混淆矩阵示例： 当该矩阵中非对角元素均为0，那么就会得到完美的分类器。 二分类混淆矩阵： 在分类中，当某个类别的重要性高于其他类别时，可 阅读全文
posted @ 2019-03-12 19:24 萌萌的美男子 阅读(694) 评论(0) 推荐(0)
Logistic回归
摘要：1、介绍 Logistic回归主要用于二分类。属于监督学习算法的一种。 2、过程 1）logistic sigmoid函数 其具体公式为： 下图给出了其图像： 当x为0时，其函数值为0.5，随着x的增大，对应的函数值会逼近于1；随着x的减少，其值会趋于0.当横坐标刻度足够大时，其看上去会像一个阶跃函 阅读全文
posted @ 2019-03-12 18:37 萌萌的美男子 阅读(431) 评论(0) 推荐(0)
最大期望算法 EM
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posted @ 2019-03-12 11:56 萌萌的美男子 阅读(135) 评论(0) 推荐(0)
马尔可夫决策
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posted @ 2019-03-12 11:56 萌萌的美男子 阅读(157) 评论(0) 推荐(0)

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