快速尋找最優解 -基礎知識 通過上文, 我們知道了, 如果盲目使用隨機算法或者遍歷算法尋找最優解的話, 需要計算的空間將會太大. 為了能夠讓大家直觀的感受一下實際應用的計算量, 我這里再舉個例子, 1997年5月11日 IBM的深藍AI戰勝卡國際象棋名家斯帕羅夫. 我們知道 圍棋 ...
前面兩篇文章, 我們先是通過三個非常簡單的數學例子了解了機器學習的基本流程 訓練, 預測 . 接着為大家解釋了為什么大家早就學會解方程了, 還需要用到機器學習技術. 我們接下來要講的是機器學習算法怎樣為我們在無數個可能的模型中找出最有可能正確的 最優的 那個模型. 首先在上一篇文章中, 有朋友提問 為什么認為找出來的模型是最優的,怎么判斷它是不是最優的,依據是什么 機器學習沒辦法為我們找到百分百正 ...
2016-10-25 14:12 0 2829 推薦指數:
快速尋找最優解 -基礎知識 通過上文, 我們知道了, 如果盲目使用隨機算法或者遍歷算法尋找最優解的話, 需要計算的空間將會太大. 為了能夠讓大家直觀的感受一下實際應用的計算量, 我這里再舉個例子, 1997年5月11日 IBM的深藍AI戰勝卡國際象棋名家斯帕羅夫. 我們知道 圍棋 ...
K-Means聚類算法是最為經典的,同時也是使用最為廣泛的一種基於划分的聚類算法,它屬於基於距離的無監督聚類算法。KMeans算法簡單實用,在機器學習算法中占有重要的地位。對於KMeans算法而言,如何確定K值,確實讓人頭疼的事情。 最近這幾天一直忙於構建公司的推薦引擎。對用戶群體的分類 ...
老師強調:作為計算機工程師,傳統的算法和數據結構是最基礎的內容,要掌握。 一、節點數據集的划分 1)決策樹算法的思想 解決分類問題時,決策樹算法的任務是構造決策樹模型,對未知的樣本進行分類; 決策樹算法利用了信息熵和決策樹思維: 信息熵越小的數據集,樣本 ...
1. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最早最簡單,也是最為常用的最優化方法。梯度下降法實現簡單,當目標函數是凸函數時,梯度下降法的解是全局解。一般情況下,其解不保證是全局最優解,梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的優化思想是用當前位置負梯度方向作為搜索方向 ...
目錄 前言 常見概念 目標函數(objective function) 收斂(convergence) 局部最小值(local mininu ...
為什么一些機器學習模型需要對數據進行歸一化? http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html 機器學習模型被互聯網行業廣泛應用,如排序(參見:排序學習實踐)、推薦、反作弊、定位(參見:基於朴素貝葉斯的定位算法)等。一般做機器學習應用 ...
經常有一些學弟在QQ或者郵箱上面問我, 機器學習是什么? 我要怎么學習機器學習? 機器學習要如何入門/上手 等類似的問題. 現在我索性就發個博客出來, 以后你們直接來看這個文章就好了~ 機器學習是一門研究如何從已有的數據樣本中發現該數據樣本的數學模型, 而后利用 ...
(原作:MSRA劉鐵岩著《分布式機器學習:算法、理論與實踐》。這一部分敘述很清晰,適合用於系統整理NN知識) 線性模型 線性模型是最簡單的,也是最基本的機器學習模型。其數學形式如下:g(X;W)=WTX。有時,我們還會在WTX的基礎上額外加入一個偏置項b,不過只要把X擴展出一維常數 ...