- 在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个... 在机器学习(Machine learning)领域，主要有三类不同的学习方法： 监督学习(Supervised learning)、 非监督学习(Unsupervised learning)、 半监督学习(Semi-supervised learning)， 监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个...
- 在机器学习中，通常我们感兴趣的是在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 所谓最佳假设，一种办法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能（most probable）假设。 贝叶斯理论提供了计算这种可能性的一种直接的方法。更精确地讲，贝叶斯法则提供了一种计算假设概率的方法，它基于假设的先验概... 在机器学习中，通常我们感兴趣的是在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 所谓最佳假设，一种办法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能（most probable）假设。 贝叶斯理论提供了计算这种可能性的一种直接的方法。更精确地讲，贝叶斯法则提供了一种计算假设概率的方法，它基于假设的先验概...
- 前言 神经网络里面主要就是单层神经网络学习和多层神经网络学习，涉及到知识点主要就是感知器，线性分割，影藏层，权重校正，误差的平方和等知识点。 感知器：是神经网络最简单的形式，单层双输入感知器的结构如下： 感知器的作用是将输入分类，超平面有线性分割函数定义： 下图是感知器的线性分割：两输入感知器和三输入感知器的情形。 ... 前言 神经网络里面主要就是单层神经网络学习和多层神经网络学习，涉及到知识点主要就是感知器，线性分割，影藏层，权重校正，误差的平方和等知识点。 感知器：是神经网络最简单的形式，单层双输入感知器的结构如下： 感知器的作用是将输入分类，超平面有线性分割函数定义： 下图是感知器的线性分割：两输入感知器和三输入感知器的情形。 ...
- 1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。 （1）回归 先来说说... 1.背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中，逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法。 （1）回归 先来说说...
- 一.引入 K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类 因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效率就是我们需要慎重考虑的事情，最简单的自然是求出测试样本和训练集所有点的距离然后排... 一.引入 K近邻算法作为数据挖掘十大经典算法之一，其算法思想可谓是intuitive，就是从训练集里找离预测点最近的K个样本来预测分类 因为算法思想简单，你可以用很多方法实现它，这时效率就是我们需要慎重考虑的事情，最简单的自然是求出测试样本和训练集所有点的距离然后排...
- 1.背景 接着上一节说，没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益，我们按照信息熵增益的从大到校的顺序，安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 （二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的） ... 1.背景 接着上一节说，没看到请先看一下上一节关于数据集的划分数据集划分。现在我们得到了每个特征值得信息熵增益，我们按照信息熵增益的从大到校的顺序，安排排列为二叉树的节点。数据集和二叉树的图见下。 （二叉树的图是用python的matplotlib库画出来的） ...
- “我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页”。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。 将要展示的朴素贝叶斯算法遵循以下的问题背景： 1、考虑实例空间X包含了所有的文本文档（即任意长度的所有... “我感兴趣的电子新闻稿”或“讨论机器学习的万维网页”。在这两种情况下，如果计算机可以精确地学习到目标概念，就可从大量在线文本文档中自动过滤出最相关的文档显示给读者。 这里描述了一个基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法。 将要展示的朴素贝叶斯算法遵循以下的问题背景： 1、考虑实例空间X包含了所有的文本文档（即任意长度的所有...
- 1.背景 以前我在外面公司实习的时候，一个大神跟我说过，学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去。嗯，现在终于用到了。朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下： ... 1.背景 以前我在外面公司实习的时候，一个大神跟我说过，学计算机就是要一个一个贝叶斯公式的套用来套用去。嗯，现在终于用到了。朴素贝叶斯分类器据说是好多扫黄软件使用的算法，贝叶斯公式也比较简单，大学做概率题经常会用到。核心思想就是找出特征值对结果影响概率最大的项。公式如下： ...
- 前言： 距离上次发文章，也快有半个月的时间了，这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进，积累了一点心得，以后会慢慢的写写这些心得。写文章是促进自己对知识认识的一个好方法，看书的时候往往不是非常细，所以有些公式、知识点什么的就一带而过，里面的一些具体意义就不容易理解了。而写文章，特别是写科... 前言： 距离上次发文章，也快有半个月的时间了，这半个月的时间里又在学习机器学习的道路上摸索着前进，积累了一点心得，以后会慢慢的写写这些心得。写文章是促进自己对知识认识的一个好方法，看书的时候往往不是非常细，所以有些公式、知识点什么的就一带而过，里面的一些具体意义就不容易理解了。而写文章，特别是写科...
- 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降到3维后，再用RBF网络重... 之前看了流行学习的时候，感觉它很神奇，可以将一个4096维的人脸图像降到3维。然后又看到了可以用径向基网络来将这3维的图像重构到4096维。看到效果的时候，我和小伙伴们都惊呆了（呵呵，原谅我的孤陋寡闻）。见下图，第1和3行是原图像，维度是64x64=4096维，第2和第4行是将4096维的原图像用流行学习算法降到3维后，再用RBF网络重...
- 一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model） 1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。 2、马尔可夫假设 ... 一、隐含马尔可夫模型（Hidden Markov Model） 1、简介 隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的，而是美国数学家鲍姆提出的，隐含马尔可夫模型的训练方法（鲍姆-韦尔奇算法）也是以他名字命名的。隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为快速、有效的方法。 2、马尔可夫假设 ...
- K-近邻算法的思想如下：首先，计算新样本与训练样本之间的距离，找到距离最近的K 个邻居；然后，根据这些邻居所属的类别来判定新样本的类别，如果它们都属于同一个类别，那么新样本也属于这个类；否则，对每个后选类别进行评分，按照某种规则确定新样本的类别。（统计出现的频率） 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分... K-近邻算法的思想如下：首先，计算新样本与训练样本之间的距离，找到距离最近的K 个邻居；然后，根据这些邻居所属的类别来判定新样本的类别，如果它们都属于同一个类别，那么新样本也属于这个类；否则，对每个后选类别进行评分，按照某种规则确定新样本的类别。（统计出现的频率） 该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分...
- 一、什么是直接搜索算法 什么是直接搜索算法？这个是我们将面对的第一个问题，如果连直接搜索是什么都不知道，还谈什么应用与解决问题呢？ 直接搜索算法是一种不需要任何关于目标函数梯度信息的最优化方法。与传统的最优化... 一、什么是直接搜索算法 什么是直接搜索算法？这个是我们将面对的第一个问题，如果连直接搜索是什么都不知道，还谈什么应用与解决问题呢？ 直接搜索算法是一种不需要任何关于目标函数梯度信息的最优化方法。与传统的最优化...
- 前言 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较长，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 监督机器学习问题无... 前言 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较长，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 监督机器学习问题无...
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