原文:機器學習筆記(一)

一 監督學習 supervised learning 與無監督學習 unsupervised learning .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。 .無監督學習中人工不對數據集作任何說明,不給答案,不貼標簽,目的是讓機器自動將一堆混亂的數據分成幾個簇 類 ,而分類的標准沒有事先 給出。例如:新聞分類 自動市場分割 前 ...

2019-10-27 16:52 0 413 推薦指數:

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機器學習復習筆記

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 ...

Sun May 31 09:24:00 CST 2020 0 663
《Python 機器學習筆記(二)

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 ...

Mon Jan 22 21:31:00 CST 2018 0 1865
Spark機器學習筆記

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 ...

Fri Aug 26 03:09:00 CST 2016 1 5361
周志華 機器學習 筆記

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 ...

Mon Jul 17 16:14:00 CST 2017 0 1434
機器學習筆記機器學習算法XGBoost

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 ...

Fri Feb 26 01:14:00 CST 2021 0 298
視覺機器學習筆記------CNN學習

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 ...

Tue Dec 20 04:33:00 CST 2016 0 2430
機器學習自動寫詩-學習筆記

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 ...

Sat Dec 08 05:25:00 CST 2018 1 906
學習筆記機器學習之特征工程

,通過專業的技巧進行數據處理,是的特征能在機器學習算法中發揮更好的作用。優質的特征往往描述了數據的固有結構 ...

Thu Mar 14 04:23:00 CST 2019 0 634
 
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