原文:菜鳥之路——機器學習之SVM分類器學習理解以及Python實現

SVM分類器里面的東西好多呀,碾壓前兩個。怪不得稱之為深度學習出現之前表現最好的算法。 今天學到的也應該只是冰山一角,懂了SVM的一些原理。還得繼續深入學習理解呢。 一些關鍵詞: 超平面 hyper plane SVM的目標就是找到一個超平面把兩類數據分開。使邊際 margin 最大。如果把超平面定義為w x b .那么超平面距離任意一個支持向量的距離就是 w 。 w 是w的范數,也就是 w w ...

2018-08-23 21:06 1 24634 推薦指數:

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機器學習之路python 實踐 提升樹 XGBoost 分類器

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 數據集被我下載到本地,可以去我的git上拿數據集 XGBoost提升分類器 屬於集成學習模型 把成百上千個分類准確率較低的樹模型組合起來 不斷迭代,每次迭代生成一顆新的樹 下面 對泰坦尼克遇難 ...

Wed May 09 00:53:00 CST 2018 0 1580
Python機器學習筆記(1)——貝葉斯分類器—MultinomialNB

一、內容大綱 1,貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示對於某個樣本,特征F1出現時,該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢? 舉例來說,有個測試 ...

Thu Nov 04 22:44:00 CST 2021 0 1244
Python機器學習(5)——朴素貝葉斯分類器

朴素貝葉斯分類器是一個以貝葉斯定理為基礎,廣泛應用於情感分類領域的優美分類器。本文我們嘗試使用該分類器來解決上一篇文章中影評態度分類。 1、貝葉斯定理 假設對於某個數據集,隨機變量C表示樣本為C類的概率,F1表示測試樣本某特征出現的概率,套用基本貝葉斯公式,則如下所示: 上式表示 ...

Wed Aug 29 21:48:00 CST 2018 0 1967
菜鳥之路——機器學習之BP神經網絡個人理解Python實現

關鍵詞: 輸入層(Input layer)。隱藏層(Hidden layer)。輸出層(Output layer) 理論上如果有足夠多的隱藏層和足夠大的訓練集,神經網絡可以模擬出任何方程。隱藏層多的時候就是深度學習啦 沒有明確的規則來設計最好有多少個隱藏層,可以根據實驗測試的誤差以及准確度 ...

Sun Aug 26 02:02:00 CST 2018 0 1838
 
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