聲明:本博客整理自博友@zhouyong計算廣告與機器學習-技術共享平台,尊重原創,歡迎感興趣的博友查看原文。 寫在前面 記得在《Pattern Recognition And Machine Learning》一書中的開頭有講到:“概率論、決策論、信息論3個重要工具貫穿 ...
聲明:本博客整理自博友 zhouyong計算廣告與機器學習 技術共享平台,尊重原創,歡迎感興趣的博友查看原文。 符號定義 這里定義 深入淺出ML 系列中涉及到的公式符號,如無特殊說明,符號含義均按下述定義解釋: 符號 含義 x j 第 j 維特征 x 一條樣本中的特征向量, x , x , x , cdots, x n x i 第 i 條樣本 x j i 第 i 條樣本的第 j 維特征 y i ...
2016-05-15 11:59 0 4651 推薦指數:
聲明:本博客整理自博友@zhouyong計算廣告與機器學習-技術共享平台,尊重原創,歡迎感興趣的博友查看原文。 寫在前面 記得在《Pattern Recognition And Machine Learning》一書中的開頭有講到:“概率論、決策論、信息論3個重要工具貫穿 ...
線性回歸是機器學習中最基礎的算法,掌握了線性回歸算法,有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單,但是其中包含了線性代數,微積分,概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸(Simple Linear Regression): 假設只有一個 ...
邏輯回歸(Logistic Regression)是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸,但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每個特征的權重w=([w1,w2,...,wn])T,閾值為b,目標y是兩個分類 ...
2016是人工智能爆發的一年,各種層出不窮的新技術、新概念讓人眼花繚亂。很多人都分不清人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)、機器學習(Machine Learning,簡稱ML)以及深度學習(Deep Learning,簡稱DL)概念之間的不同。本文為理解機器學習 ...
在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》中說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...
在《機器學習---朴素貝葉斯分類器(Machine Learning Naive Bayes Classifier)》一文中,我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在,讓我們來實踐一下。 在這里,我們使用一份皮馬印第安女性的醫學數據,用來預測其是否會得糖尿病。文件一共有768個樣本,我們先 ...
昨天總結了深度學習的資料,今天把機器學習的資料也總結一下(友情提示:有些網站需要"科學上網"^_^) 推薦幾本好書: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ...
繪制了一張導圖,有不對的地方歡迎指正: 下載地址 機器學習中,特征是很關鍵的.其中包括,特征的提取和特征的選擇.他們是降維的兩種方法,但又有所不同: 特征抽取(Feature Extraction):Creatting a subset of new features ...