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手把手教你K最近邻分类器分类CIFAR-10
KNN算法全称为k Nearest Neighbor Classifier 即k最近邻分类器 它可以看作是Nearest Neighbor Classifier最近邻分类器的加强版 无论是最近邻分类器还是k最近邻分类器 其原理都比较简单 其
机器学习基础
决策树和随机森林的实现,可视化和优化方法
决策树原理 决策树原理这篇文章讲的很详细 本文仅写代码实现 构造决策树 matplotlib inline import matplotlib pyplot as plt import pandas as pd from sklearn d
机器学习基础
机器学习
决策树
手把手教你CIFAR数据集可视化
CIFAR数据集介绍与获取 如同从小到的父母教我们识别每个物体是什么一样 除了看到的画面 父母会在旁边告诉看到的画面是什么 这种学习方式叫做监督学习 与此对应还有无监督学习 计算机也一样 数据集通常应该至少包含两部分内容 一个是图像 一个是
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机器学习
拉普拉斯近似算法小结
序 在机器学习中 经常遇到需要对复杂分布进行近似的情况 目前常用的近似算法主要有三种 拉普拉斯近似 变分近似 Gibbs采样 其中拉普拉斯近似算法是用一个高斯分布来近似原始分布 当原始分布比较简单的时候效果会较好 目标 用一个高斯分布近似一
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机器学习
近似算法
拉普拉斯
推导
过拟合产生的原因和解决方案
最近在研究室内定位的问题 总是过拟合 之前研究问题太过草率 这次计划将问题彻底的研究明白 过拟合 简单来说就是在训练集表现好 在测试集 验证集 表现差 从表现来看可以理解成模型复杂也好 还是你的数据有问题也好 总之最后模型学习到了你现在数据
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机器学习
深度学习
机器学习基础篇-数据清洗
Capture 1 在机器学习的工作流中 数据清洗环节尤为重要 接下来首先让我们看一下数据预处理的流程图 总的来说 主要包含下面三大块 收集数据 标注数据 提升数据质量 Capture 2 NO 1 Data Errors 所谓数据错误 就
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机器学习
深度学习
python
机器学习数学基础(一):机器学习与数学分析
机器学习数学基础 一 机器学习 概念 什么是机器学习 什么是学习 内涵与外延 流程 重点知识 Code 机器学习与数学分析 极限 导数 幂指函数 离散加和 连续积分 泰勒公式 应用 方向导数 梯度 特殊函数 函数 凸函数 一阶可微 二阶可微
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机器学习
人工智能
python
机器学习基础(六)——逻辑回归Logistic Regression
文章目录 Logistic Regression 1 基础概念 1 1 对数似然损失函数 1 2 完整的损失函数 2 逻辑回归算法API 3 LogisticRegression回归案例 Logistic Regression 1 基础概念
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机器学习
逻辑回归
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ELI5:导数,偏导数
导数 导数就是描述某个事物的变化速率 举个最常见的例子 当人从某地移动到另一地点的时候 速度就是这个移动的导数 因为它描述了移动的变化速率 再继续看 加速度就是速度的导数 因为加速度描述了速度的变化速率 当加速度恒定的时候 我们可以想到 速
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eli5
机器学习基础
导数
偏导数
多标签学习之白话版
简单的机器学习 就是把人类的学习方式教给机器 斯 cdot 沃索迪 1 任务的提出 单标签学习 假设你不知道河豚长什么样子 给你 1000 张照片 并标注哪些有河豚 再给你 100 张新的照片 你能判断哪些照片里面有河豚吗 本例中 从 10
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机器学习
人工智能
深度学习
AB test 之 广告投放(二)
在广告投放的A B测试中 有几个重要的注意要点需要考虑 目标和假设 明确测试的目标 并基于此制定假设 确定您希望测试的指标 例如点击率 转化率 收入等 并提出假设 即测试组和对照组之间是否存在显著差异 随机分组 确保测试组和对照组的分配是随
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abtest
机器学习
机器学习(五)
一 数据降维 一 特征选择 特征选择是去除一些与预测结果没有关系或者两个特征有高度关联的特征作为机器学习接下来训练集 这里举个例子 预测狗的品种 这里有毛的颜色 有没有牙齿 眼睛颜色 显然有没有牙齿这一特征与预测结果没有关系 这里则需要将这
机器学习基础
python
机器学习
训练集(离线)与测试集(上线)效果差距很大怎么办?
前言 相信各位童鞋在跑模型的时候时不时会遇到一个尴尬的现象 就是你在训练集或者验证集的模型效果好到令人发指 一时间以为 哼 就这 游戏结束 结果当你在测试集或者上线后发现真的就游戏结束了 指标低的没眼看 本人还是一个算法菜鸟时就遇到过这种情
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日常
机器学习
数据挖掘
人工智能
机器学习(一)
一 数据结构的组成 数据结构大部分为 特征值 目标值 但是也有些数据没有目标值 在机器学习中常常使用pandas来进行数据的处理以及基本格式的调节 一 特征值 一般情况下 能反映出目标所存在的特征的数值为特征值 例如 我们要判断一个人的性别
机器学习基础
机器学习
python
Sigmoid激活函数和ReLU激活函数的区别:
Sigmoid激活函数和ReLU激活函数的区别 特性 Sigmoid 激活函数 ReLU 激活函数 梯度弥散 只有在0附近的时候有比较好的激活性 在正负饱和区 其梯度都接近于0 导致梯度弥散 在大于0的部分梯度为常数 不会出现梯度弥散 单侧
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机器学习
sklearn 中的线性回归、岭回归、Lasso回归参数配置及示例
文章目录 线性回归 引入 重要参数 重要属性 重要方法 例子 岭回归 引入 重要参数 重要属性 重要方法 示例 Lasso 回归 引入 重要参数 重要属性 重要方法 示例 本文主要讲一些sklearn中回归模型的使用 如果需要了解相关理论
机器学习基础
机器学习
算法
python
LightGBM 重要参数、方法、函数理解及调参思路、网格搜索(附例子)
文章目录 一 LightGBM 原生接口 重要参数 训练参数 预测方法 绘制特征重要性 分类例子 回归例子 二 LightGBM 的 sklearn 风格接口 LGBMClassifier 基本使用 例子 LGBMRegressor 基本使
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机器学习
python
算法
LightGBM 相关知识理解
文章目录 lightGBM 简介 直方图算法 Histogram algorithm 基本思想 直方图做差 带深度限制的 Leaf wise 算法 单边梯度采样算法 GOSS 互斥特征捆绑算法 EFB 1 解决哪些特征应该绑在一起 2 解决
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lgb
算法
机器学习
XGBoost详解
文章目录 背景 目标函数 最优切分点算法 Shrinkage 收缩过程 缺失值处理 优缺点 总结 背景 在看Xgboost之前 先看看笔者写的AdaBoost 和GBDT AdaBoost 关注的是哪些错误分类的样本 每次加大误分类样本的权
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决策树
算法
机器学习
机器学习基础-模型调参
模型调参 大多数据科学家或算法工程师会在模型调参上面花费很多时间 时间的花费和你模型的参数成正比关系 所以 我们的模型想在一个数据集上获得一个好的结果是一个非常花费时间的过程 一般来讲 大家在模型调参之初 都会有官方模型设定的一系列默认超参
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机器学习
人工智能
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