###机器学习的基础概念 机器学习时一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习主要使用的学习方法是归纳,而不是演绎。 机器学习 ...
向量 矩阵求导 当然了,这里补充一下求解过程中的关于向量 矩阵求导的几个公式: 这里其实只需要明白第一个,后边的三个都可以由第一个简单的推导而来。 注意这里对列向量AX的每一项的求导写为行,不然就会得到一个超越矩阵,我们不采用这种方式。 ...
2016-11-26 21:03 0 2499 推荐指数:
###机器学习的基础概念 机器学习时一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习主要使用的学习方法是归纳,而不是演绎。 机器学习 ...
在机器学习中,我们构建的模型,大部分都是通过求解代价函数的最优值进而得到模型参数的值。那么,对于构建好的目标函数和约束条件,我们应该如何对其进行求解呢! 在机器学习中,最常用的优化方法是梯度下降法。梯度下降法或最速下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法,有实现简单的优点 ...
似然函数 常说的概率是指给定参数后,预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说,我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是0.5,要预测抛两次硬币,硬币都朝上的概率: H代表Head,表示头朝上 ...
概率论的一些基础知识 条件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思为当A发生的时候,B发生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...
原文:决策树系列(一)——基础知识回顾与总结 作者: 学会分享~ 1.决策树的定义 树想必大家都会比较熟悉,是由节点和边两种元素组成的结构。理解树,就需要理解几个关键词:根节点、父节点、子节点和叶子节点。 父节点和子节点是相对的,说白了子节点由父节点根据某一规则 ...
关于机器学习的一些基本概念的整理 1.前言 1.机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科。1997年Mitchell给出一个更形式化的定义,假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则我们就说关于T ...
矩阵 参考: 机器学习基础 一般而言,一个对象应该被视为完整的个体,表现实中有意义的事物,不能轻易拆分。 对象是被特征化的客观事物,而表(或矩阵)是容纳这些对象的容器。换句话说,对象是表中的元素,表是对象的集合(表中的每个对象都有相同的特征和维度,对象对于每个特征都有一定的取值 ...