一:引言 在前面我們談論到的算法都是在給定x的情況下直接對p(y|x;Θ)進行建模。例如,邏輯回歸利用hθ(x) = g(θTx)對p(y|x;Θ)建模。 現在考慮這樣一個分類問題,我們想根據一些特征來區別動物是大象(y=1)還是狗(y=0)。給定了這樣一個訓練集,邏輯回歸或感知機算法要做 ...
前段時間開始研究圖像檢索,進展困難,於是回歸基礎,捧起PRML一書,無奈看起來極其暈乎,參考AN的的講義才有點初步的認識。 概述:什么是生成學習算法 兩類學習算法:判別學習算法 discriminative learning algorithm 和生成學習算法 generative learning algorithm 。DLA通過建立輸入空間X與輸出標注 , 間的映射關系學習得到p y x 。而 ...
2013-06-08 20:24 0 10216 推薦指數:
一:引言 在前面我們談論到的算法都是在給定x的情況下直接對p(y|x;Θ)進行建模。例如,邏輯回歸利用hθ(x) = g(θTx)對p(y|x;Θ)建模。 現在考慮這樣一個分類問題,我們想根據一些特征來區別動物是大象(y=1)還是狗(y=0)。給定了這樣一個訓練集,邏輯回歸或感知機算法要做 ...
一、Decision Trees Agorithms的簡介 決策樹算法(Decision Trees Agorithms),是如今最流行的機器學習算法之一,它即能做分類又做回歸(不像之前介紹的其他學習算法),在本文中,將介紹如何用它來對數據做分類。 本文參照了Madhu ...
一、算法思想: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個比較有代表性的基於密度的聚類算法。與划分和層次聚類方法不同,它將簇定義為密度相連的點的最大集合,能夠把具有 ...
1.生成模型與判別模型區別 生成模型:學習得到聯合概率分布P(x,y),即特征x和標記y共同出現的概率,然后求條件概率分布。能夠學習到數據生成的機制。 判別模型:學習得到條件概率分布P(y|x),即在特征x出現的情況下標記y出現的概率。 數據要求:生成模型需要的數據量比較大,能夠較好地估計 ...
聲明:本篇博文根據http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者張萌,尊重原創。 機器學習無疑是當前數據分析領域的一個熱點內容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結一下常見的機器學習算法,以供您在工作和學習中 ...
1.流型介紹 流形學習的觀點:認為我們所能觀察到的數據實際上是由一個低維流行映射到高維空間的。由於數據內部特征的限制,一些高維中的數據會產生維度上的冗余,實際上這些數據只要比較低的維度就能唯一的表示。所以直觀上來講,一個流形好比是一個d">𝑑d維的空間,在一個m">𝑚m維的空間中& ...
一、集成學習法 在機器學習的有監督學習算法中,我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型,但實際情況往往不這么理想,有時我們只能得到多個有偏好的模型(弱監督模型,在某些方面表現的比較好)。集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型,集成學習潛在的思想 ...
機器學習算法 什么是程序(Program) 計算機程序,是指為了得到某種結果而可以由計算機(等具有信息處理能力的裝置)執行的代碼化指令序列(或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列)。 通俗講,計算機給人干活,但它不是人,甚至不如狗懂人的需要(《小羊肖恩 ...