AdaBoost原理详解
写一点自己理解的AdaBoost，然后再贴上面试过程中被问到的相关问题。按照以下目录展开。 当然，也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理 ...
花费 21 ms
机器学习：SVM（核函数、高斯核函数RBF）
一、核函数（Kernel Function） 1）格式 K(x, y)：表示样本 x 和 y，添加多项式特征得到新的样本 x'、y'，K(x, y) 就是返回新的样本经过计算得到的值； ...
Meanshift，聚类算法
记得刚读研究生的时候，学习的第一个算法就是meanshift算法，所以一直记忆犹新，今天和大家分享一下Meanshift算法，如有错误，请在线交流。 Mean Shift算法,一般是指一个迭代的步骤 ...
机器学习三大框架对比
导语： Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other's ideas. Science ...
深度学习人体姿态估计算法综述
https://www.infoq.cn/article/6Btg0-1crfmb7svRGa6H 人体骨架是以图形形式对一个人的方位所进行的描述。本质上，骨架是一组坐标点，可以连接起来以描述该人的 ...
机器学习：衡量线性回归法的指标（MSE、RMSE、MAE、R Squared）
一、MSE、RMSE、MAE 思路：测试数据集中的点，距离模型的平均距离越小，该模型越精确 # 注：使用平均距离，而不是所有测试样本的距离和，因为距离和受样本数量的影响 1） ...
K-means与K-means++
K-means与K-means++： 原始K-means算法最开始随机选取数据集中K个点作为聚类中心， 而K-means++按照如下的思想选取K个聚类中心： 假设已经选取了n个初始聚类中心 ...
稀疏表示（Sparse Representations）
1.什么是稀疏表示： 用较少的基本信号的线性组合来表达大部分或者全部的原始信号。 其中，这些基本信号被称作原子，是从过完备字典中选出来的；而过完备字典则是由个数超过信号维数的原子聚集而来的。可见， ...
GBDT原理详解
从提升树出发，——》回归提升树、二元分类、多元分类三个GBDT常见算法。 提升树 梯度提升树 回归提升树 二元分类 多元分类 面经 ...
蒙特卡罗树搜索（MCTS）【转】
简介 最近AlphaGo Zero又火了一把，paper和各种分析文章都有了，有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗，有人还没理解估值网络、快速下子网络的作用就放弃了 ...