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 里的狗是多么聰明可愛又忠誠於主人 。那怎么讓它干活呢,那就需要程序員用某種編程語言來寫程序,編程語言就是計算機能理解的語 ...
2016-07-07 09:37 1 2755 推薦指數:
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 ...
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 ...
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 ...
1 KNN算法 1.1 KNN算法簡介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一個樣本數據集合,也稱為訓練樣本集,並且樣本集中每個數據都存在標簽,即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類對應的關系。輸入沒有標簽的數據后,將新數據中的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較 ...
各種機器學習的應用場景分別是什么?例如,k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型。 k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型,隱馬爾科夫,條件隨機場,adaboost,em 這些在一般工作中,分別用到的頻率多大?一般 ...
1、MCMC概述 從名字我們可以看出,MCMC由兩個MC組成,即蒙特卡羅方法(Monte Carlo Simulation,簡稱MC)和馬爾科夫鏈(Markov Chain ,也簡稱MC)。之前已經介紹過蒙特卡洛方法,接下來介紹馬爾科夫鏈,以及結合兩者的采樣算法。 2、馬爾科夫鏈 ...
在機器學習的過程中,我們經常會遇見過擬合的問題。而輸入數據或features的維度過高就是導致過擬合的問題之一。。維度越高,你的數據在每個特征維度上的分布就越稀疏,這對機器學習算法基本都是災難性的。所有出現了很多降維的方法。今天我們要討論的就是LDA降維。 LDA降維的思路是:如果兩類數據線 ...
摘要:本文對Apriori算法進行了簡單介紹,並通過Python進行實現,進而結合UCI數據庫中的肋形蘑菇數據集對算法進行驗證。 “啤酒與尿布”的例子相信很多人都聽說過吧,故事是這樣的:在一家超市中,人們發現了一個特別有趣的現象,尿布與啤酒這兩種風馬牛不相及的商品居然擺在一起。但這一 ...