机器学习正在迅速改变我们的世界。我们几乎每天都会读到机器学习如何改变日常的生活。 人工智能和大数据时代,解决最有挑战性问题的主流方案是分布式机器学习! 《分布式机器学习:算法、理论与实践》电子书资料全面介绍分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来 ...
. LR算法简述 LR 全称Logistic Regression,我们喜欢称她为逻辑回归或者逻辑斯蒂克回归,是传统机器学习中的最简单的最常用的分类模型。总之,LR算法简单 高效 易于并行且在线学习的特点,在工业界具有非常广泛的应用。在线学习指得是:可以利用新的数据对各个特征的权重进行更新,而不需要重新利用历史数据训练。 LR适用于各项广义上的分类任务,,如:评论信息正负情感分析 二分类 用户点 ...
2020-08-17 00:58 0 706 推荐指数:
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引言 拿到这份文档时想必你的脑海中一直萦绕着这么一个问题,“机器学习/深度学习要怎么学呢?(怎么入门,又怎么进一步掌握?)”。关于这个问题其实并没有一个标准答案,有的人可能适合自底向上的学,也就是先从理论和数学开始,然后是算法实现,最后再通过一些项目去解决生活中的实际问题;有的人则可 ...
DBSCAN聚类算法——机器学习(理论+图解+python代码) DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法,能够将具有足够 ...
Logistic Regression 的前世今生(理论篇) 本博客仅为作者记录笔记之用,不免有非常多细节不正确之处。 还望各位看官能够见谅,欢迎批评指正。 博客虽水,然亦博主之苦劳也。 如需转载,请附上本文链接,不甚感激! http ...
主要内容: 动机 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一、动机 在传统的线性模型如LR中,每个特征都是独立的,如果需要考虑特征与特征直接的交互作用,可能需要人工对特征进行交叉组合;非线性SVM可以对特征进行kernel映射,但是在特征高度稀疏的情况下,并不能很好地进行 ...
XGBoost是一种基于Boost算法的机器学习方法,全称EXtreme Gradient Boosting。 XGBoost在GBDT的基础上,引入了: CART回归树 正则项 泰勒公式二阶导数 Blocks数据结构(用于加速运算) 从而实现了比GBDT更好的实现效果 ...
一、概述 我们知道,机器学习的特点就是:以计算机为工具和平台,以数据为研究对象,以学习方法为中心;是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。所以本文就先介绍一下机器学习涉及到的一些最常用的的数学知识。 二、线性代数 2-1、标量 一个标量 ...
(feasibility of learning)?机器学习的学习理论对这些问题作出了解释。本文以理论 ...