每日一個機器學習算法——LR(邏輯回歸)
本系列文章用於匯集知識點，查漏補缺，面試找工作之用。數學公式較多，解釋較少。 1.假設 2.sigmoid函數: 3.假設的含義： 4.性質： 5.找一個凸損失函數 6.可由最大似然估計推導出 單個樣本正確預測的概率為 只是3兩個式子合並在一起的表示方法 ...
原文：每日一個機器學習算法——機器學習實踐
知道某個算法，和運用一個算法是兩碼事兒。 當你訓練出數據后，發覺模型有太大誤差，怎么辦 獲取更多的數據。也許有用吧。 減少特征維度。你可以自己手動選擇，也可以利用諸如PCA等數學方法。 獲取更多的特征。當然這個方法很耗時，而且不一定有用。 添加多項式特征。你在抓救命稻草么 構建屬於你自己的，新的，更好的特征。有點兒冒險。 調整正則化參數lambuda。 以上方法的嘗試有些碰運氣，搞不好就是浪費大把 ...
2014-08-26 18:53 0 4125 推薦指數：
相關推薦
每日一個機器學習算法——信息熵
1 定義 2 直觀解釋 信息熵用來衡量信息量的大小 若不確定性越大，則信息量越大，熵越大 若不確定性越小，則信息量越小，熵越小 比如A班對B班，勝率一個為x，另一個為1-x 則信息熵為 -(xlogx + (1-x)log(1-x)) 求導后容易證明x=1/2時取得最大，最大值 ...
機器學習算法
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 ...
機器學習算法
轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 朴素貝葉斯： 有以下幾個地方需要注意： 1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...
機器學習資料《分布式機器學習算法理論與實踐》+《白話機器學習算法》+《Python機器學習基礎教程》
機器學習正在迅速改變我們的世界。我們幾乎每天都會讀到機器學習如何改變日常的生活。 人工智能和大數據時代，解決最有挑戰性問題的主流方案是分布式機器學習！ 《分布式機器學習:算法、理論與實踐》電子書資料全面介紹分布式機器學習的現狀，深入分析其中的核心技術問題，並且討論該領域未來 ...
機器學習實踐之決策樹算法學習
）。 本文根據最近學習機器學習書籍 網絡文章的情況,特將一些學習思路做了歸納整理,詳情如下.如有不當之處,請各 ...
機器學習算法分類
是否在人類監督下進行訓練（監督，無監督和強化學習） 在機器學習中，無監督學習就是聚類，事先不知道樣本的類別，通過某種辦法，把相似的樣本放在一起歸位一類；而監督型學習就是有訓練樣本，帶有屬性標簽，也可以理解成樣本有輸入有輸出。 所有的回歸算法和分類算法都屬於監督學習。回歸和分類的算法區別在於輸出 ...
機器學習的算法選擇
總而言之，我們可以通過問自己算法需要解決什么問題，進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語： 分類（Classification）：當數據被用來預測一個分類，監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為“貓”或“狗”的圖片。當只有兩種選擇時，稱為 ...