一、監督學習(supervised-learning)與無監督學習(unsupervised-learning) 1.監督學習中數據集是由特征組和標簽組成,目的是訓練機器對標簽取值的准確預測。如:房價預測、腫瘤判定、垃圾郵件判定。 2.無監督學習中人工不對數據集作 ...
注:該文是上了開智學堂數據科學入門班的課后做的筆記,主講人是肖凱老師。 機器學習初步 機器學習基本概念 機器學習 統計模型和數據挖掘有什么異同 機器學習和統計模型區別不是很大,機器學習和統計模型中的回歸都一樣,底層算法都是差不多的,只是側重點不一樣,在統計學的角度,回歸主要解決的問題側重點在於模型的解釋能力,關注的是 x 和 y 之間的關系,關注的更多是系數,從機器學習的角度看,關注的重點是預測的 ...
2016-06-29 09:57 0 2935 推薦指數:
一、監督學習(supervised-learning)與無監督學習(unsupervised-learning) 1.監督學習中數據集是由特征組和標簽組成,目的是訓練機器對標簽取值的准確預測。如:房價預測、腫瘤判定、垃圾郵件判定。 2.無監督學習中人工不對數據集作 ...
如何驗證算法的正確性 2. 機器學習的數據 2.1 樣本 2.2 特征 2.3 特征空間 ...
機器學習分類算法 本章將介紹最早以算法方式描述的分類機器學習算法:感知器(perceptron)和自適應線性神經元。 人造神經元——早期機器學習概覽 MP神經元 生物神經元和MP神經元模型的對應關系如下表: 這個結構非常簡單,如果你還記得前面所講的M-P神經元的結構的話,這個圖 ...
Spark機器學習庫現支持兩種接口的API:RDD-based和DataFrame-based,Spark官方網站上說,RDD-based APIs在2.0后進入維護模式,主要的機器學習API是spark-ml包中的DataFrame-based API,並將在3.0后完全移除RDD-based ...
首先的階段由卷積層和池化層組成,卷積的節點組織在特征映射塊(feature maps)中,每個節點與上一層的feature maps中的局部塊通過一系列的權重即過濾器連接。加權和的結果被送到非線性函數 ...
0x00 概述 在上一篇Boosting方法的介紹中,對XGBoost有過簡單的介紹。為了更還的掌握XGBoost這個工具。我們再來對它進行更加深入細致的學習。 0x01 什么是XGBoost 全稱:eXtreme Gradient Boosting 作者:陳天奇(華盛頓大學 ...
卷積神經網絡是第一個被成功訓練的多層神經網絡結構,具有較強的容錯、自學習及並行處理能力。 一、基本原理 1.CNN算法思想 卷積神經網絡可以看作為前饋網絡的特例,主要在網絡結構上對前饋網絡進行簡化和改進,從理論上講,反向傳播算法可以用於訓練卷積神經網絡。卷積神經網絡被廣泛用於 ...
要先將字編碼成向量 要對之前的信息有記憶 相同的輸入,寫詩,可能有不同的輸出。 可以發現,輸入不止與當前輸入有關,還和之前的輸入有關。要有記憶! 將隱藏層的激活值利 ...