nxf_rabbit75 - 博客园

2019年2月26日

摘要：损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为如下：（整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值。） $$\lambda = \frac{1}{C}$$ 一、分类损失函数 1.二分类损失函数阅读全文

posted @ 2019-02-26 22:52 nxf_rabbit75 阅读(3068) 评论(0) 推荐(1)

聚类方法总结

摘要：大致可以分为划分法（Partitioning Methods）、层次法（Hierarchical Methods）、基于密度的方法（density-based methods）、基于网格的方法（grid-based methods）、基于模型的方法（Model-Based Methods）。一阅读全文

posted @ 2019-02-26 22:28 nxf_rabbit75 阅读(4523) 评论(0) 推荐(1)

梯度下降法家族、牛顿法家族、拟牛顿家族

摘要：梯度的方向梯度：如果函数是一维的变量，则梯度就是导数的方向；如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值更高的等值线。比如函数f(x,y), 分别对x,y求偏导数，求得的梯度向量就是(∂f/∂x, ∂f/∂y)T,简称grad f(x,y)或者▽f(x,y) 梯度上升：如果我们需要求解损阅读全文

posted @ 2019-02-26 20:22 nxf_rabbit75 阅读(1981) 评论(0) 推荐(0)

SVM、LR、决策树的对比

摘要：一、LR LR,DT,SVM都有自身的特性，首先来看一下LR，工业界最受青睐的机器学习算法，训练、预测的高效性能以及算法容易实现使其能轻松适应工业界的需求。LR还有个非常方便实用的额外功能就是它并不会给出离散的分类结果，而是给出该样本属于各个类别的概率（多分类的LR就是softmax）,可以尝试不同阅读全文

posted @ 2019-02-26 19:35 nxf_rabbit75 阅读(4028) 评论(0) 推荐(0)

2019年2月25日

22(2).模型融合---GBDT

摘要：一、GBDT简介全称：Gradient Boosting Decison Tree 别名：GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART 阅读全文

posted @ 2019-02-25 22:40 nxf_rabbit75 阅读(1034) 评论(0) 推荐(0)

2019年2月24日

22(1).模型融合---Random Forest

摘要：一、简介 RF = Bagging + Decision Tree 随机：数据采样随机，特征选择随机森林：多个决策树并行放在一起几个误区：不是每棵树随机选择特征，而是每一个结点都随机选择固定数目的特征采样。样本数量为N，采样数量也为N，但是采取的是有放回的采样（bootstrap）。组合算阅读全文

posted @ 2019-02-24 22:41 nxf_rabbit75 阅读(794) 评论(0) 推荐(0)

Tesseract 模块

摘要： https://www.cnblogs.com/new-june/p/9249903.html 阅读全文

posted @ 2019-02-24 14:35 nxf_rabbit75 阅读(174) 评论(0) 推荐(0)

2019年2月23日

kdeplot(核密度估计图) & distplot

摘要： Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要经过大量的调整就能使你的图变得精致。但应强调的是，应该把Seaborn视为matpl 阅读全文

posted @ 2019-02-23 15:26 nxf_rabbit75 阅读(5892) 评论(0) 推荐(0)

非线性问题的三种处理方法

摘要： PLA可以解决线性分类问题，那非线性问题怎么解决？ 1、手动非线性转换 2、核方法 3、神经网络无须手动设计非线性转换，能够让模型仔细学习阅读全文

posted @ 2019-02-23 14:13 nxf_rabbit75 阅读(2392) 评论(0) 推荐(0)

2019年2月22日

jupyter 快捷键

摘要： Jupyter Notebook 的快捷键 Jupyter Notebook 有两种键盘输入模式。编辑模式，允许你往单元中键入代码或文本；这时的单元框线是绿色的。命令模式，键盘输入运行程序命令；这时的单元框线是灰色。命令模式 (按键 Esc 开启) Enter : 转入编辑模式 Shift-Ent 阅读全文

posted @ 2019-02-22 20:52 nxf_rabbit75 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)