原文:关于机器学习中规则与统计方法的思考

最近工作了一段时间,今天跟大家讨论一下关于 规则与模型 的问题。 大家肯定都知道,机器学习方法主要分两类,一类是基于统计的方法,比如贝叶斯 KNN等,都是对数据的某种特征进行归类计算得到数据划分的依据的 另一类是基于规则的方法,比如,语义规则,语法规则或者业务规则等等,这些规则主要是根据数据本身的特征人为地对分类细节进行限定,没有什么太高深的理论,但是实用性很强。当然,我觉得还有第三种方法,就是 ...

2015-08-11 10:47 1 2304 推荐指数:

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统计学习方法》:统计学习 机器学习 统计机器学习

统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科. 统计学习也称为统计机器学习(statistical machine learning). 统计学习的主要特点是: (1)统计学习以计算机及网络为平台,是建立在 ...

Tue Nov 02 18:13:00 CST 2021 0 148
机器学习的向量求导规则

网上有一些向量求导的总结,把20多种情况一一考虑,很是麻烦,本文希望找出向量求导的基本法则。 向量求导与标量求导法则不同的是,向量的求导还要注意结果的排法问题。注意排法是因为当一个目标函数是多个成分 ...

Fri Nov 09 23:18:00 CST 2012 2 7045
机器学习的度量——统计上的距离

机器学习是时下流行AI技术中一个很重要的方向,无论是有监督学习还是无监督学习都使用各种“度量”来得到不同样本数据的差异度或者不同样本数据的相似度。良好的“度量”可以显著提高算法的分类或预测的准确率,本文中将介绍机器学习各种“度量”,“度量”主要由两种,分别为距离、相似度和相关系数 ...

Sun Jun 16 02:30:00 CST 2019 0 732
如何理解机器学习统计的AUC?

如何理解机器学习统计的AUC? 分三部分,第一部分是对 AUC 的基本介绍,包括 AUC 的定义,解释,以及算法和代码,第二部分用逻辑回归作为例子来说明如何通过直接优化 AUC 来训练,第三部分,内容完全由 @李大猫原创——如何根据 auc 值来计算真正的类别,换句话说,就是对 auc ...

Sun May 17 20:32:00 CST 2020 0 599
统计机器学习(目录)

曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新 ...

Sat Jul 20 03:02:00 CST 2019 0 1037
浅谈机器学习规则化范数(转)

一、监督学习简介   监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在规则化参数的同时最小化误差。最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据,而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据 ...

Tue Dec 29 22:58:00 CST 2015 4 3103
机器学习的归一化方法

在这里主要讨论两种归一化方法: 1、线性函数归一化(Min-Max scaling) 线性函数将原始数据线性化的方法转换到[0 1]的范围,归一化公式如下: 该方法实现对原始数据的等比例缩放,其中Xnorm为归一化后的数据,X为原始数据,Xmax、Xmin分别为原始数据集的最大值和最小值 ...

Mon Oct 29 03:57:00 CST 2018 0 1190
 
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