聚类五之总结

PCA是非常重要的统计方法 其实际应用非常广泛 但是很多讲解太过于公式化 很难让初学者消化 本文将从一个实际例子出发 并对数学公式原理及推导过程作出详细解释 即使你的数学基础比较差 在看完这篇博客之后 相信你会对PCA会有一个透彻的认知 P

过拟合问题 Overfitting 当我们对一个问题建立线性回归模型或逻辑回归模型时 不恰当的选择特征会导致过拟合问题 过拟合问题是指当我们选择了很多的特征值时 模型对数据集的每一个example都符合的很好 但是对新的example却预测

本文传送机 用线性回归找到最佳拟合直线 局部加权线性回归 通过缩减系数来 理解 数据 岭回归 lasso 前向逐步回归 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点 结果易于理解 计算上不复杂 缺点 对非线性的数据拟合不好 适用数据类型 数值

注意 本文方法仅限于调试安装时附带py源码的库 如sklearn 引入 用sklearn中的sklearn feature extraction text TfidfTransformer来获取TF特征 但发现sklearn的计算结果与我手

随着新的神经网络架构不时出现 很难跟踪这些架构 知道所有缩写 DCIGN BiLSTM DCGAN anyone 起初可能有点压倒性 所以我决定编写一个包含许多这些体系结构的备忘单 这些大多数是神经网络 有些是完全不同的野兽 虽然所有这些体

关键词 反向传播 BP caffe源码 im2col 卷积 反卷积 上池化 上采样 公式推导 以前看到一长串的推导公式就想直接跳过 今天上午莫名有耐心 把书上的公式每一步推导自己算一遍 感觉豁然开朗 遂为此记 sigmoid函数求导比rel

基于Levenberg Marquardt训练算法的BP网络Python实现 分类 统计机器学习算法理论 2013 07 15 23 40 430人阅读 评论 0 收藏 举报 经过一个多月的努力 终于完成了BP网络 参考的资料为 1 Tra

1 前言 感知机是1957年 由Rosenblatt提出会 是神经网络和支持向量机的基础 感知机是有生物学上的一个启发 他的参照对象和理论依据可以参照下图 我们的大脑可以认为是一个神经网络 是一个生物的神经网络 在这个生物的神经网络里边呢

首个完全基于端到端 Transformer 的多目标追踪模型 21年5月上传到arxiv上 论文 论文 代码 代码 space 1 Abstract 摘要大概由两部分组成 一是过去启发式算法的缺陷 二是MOTR的基本思路 他说MOT问题的关

朴素贝叶斯 Naive Bayes 是一种简单的分类算法 它的经典应用案例为人所熟知 文本分类 如垃圾邮件过滤 很多教材都从这些案例出发 本文就不重复这些内容了 而把重点放在理论推导 其实很浅显 别被 理论 吓到 三种常用模型及其编码实现

牛顿法通常都是用来寻找一个根 同时也可以理解为最大化目标函数的局部二次近似 设我们的目标函数为f x 那么一个关于x0的二次近似就有 我们用f进行匹配 可以得到 如果b lt 0 g的最大值为a 得到更新规则 这是牛顿法在最优化方面的表述

转载请注明出处 http blog csdn net ningyaliuhebei article details 46409941 指数分布是连续型随机变量 指数分布具有无记忆性 指数分布是特殊的gamma分布 指数分布 Exponent

首先声明一下 这节课基本没听懂 但是还是把课程笔记写下 lecture19 微分动态规划 继续强化学习算法的讨论 Agenda 课程中段我曾讲过调试learning algorithm 今天再来将强化学习的部分 The motivating

原文链接 机器学习之随机森林 RF 详解 文章目录 一 bagging算法 1 简介 2 bagging算法流程 二 随机森林 1 简介 2 CART分类树的生成 3 总结 常用集成学习包括Bagging Boosting Stacking

1 监督学习 supervised learning 训练数据既有特征 feature 又有标签 label 通过训练 让机器可以自己找到特征和标签之间的联系 在面对只有特征没有标签的数据时 可以判断出标签 即生成合适的函数将输入映射到输出

在邯郸学步后 想要深入用好Tensorflow中的STS model 还是要静下心来 好好阅读点材料 f t f 1

二值分类模型的评价指标主要有 Precision Recall F Score ROC and AUC ROC Receiver Operating Characteristic ROC曲线的横坐标为false positive rate

Classification Classification algorithms are algorithms that learn topredict theclass orcategory of an instance of data

Machine Learning Yearning 开篇 1 2 Machine Learning Yearning开篇12 开篇 目的 下载 章节名称 Chapter 1Why Machine Learning Strategy Chap

文章目录 1 一维搜索 2 最速下降法 最速下降法特征 最速下降法的优缺点 3 Newton法 算法基本思想 牛顿法和梯度下降法的效率对比 4 共轭梯度法 1 一维搜索 最优化问题一般选择某一组变量 然后在满足一定的限制条件下 求出使目标值