機器學習理論基礎
一、機器學習的概念 1、什么是學習？ --從人的學習說起 --學習理論；從實踐中總結 --在理論上推導；在實踐中檢驗 --通過各種手段獲取知識或技能的過程 2、機器怎么學習？ --處理某個特定的任務，以大量的“經驗”為基礎 ...
原文：機器學習理論基礎--常用算法思想要點
一 什么是機器學習 簡述機器學習的一般過程。 機器學習是通過算法使得機器從大量歷史數據中學習規律，從而對新樣本做分類或者預測。 一個機器學習過程主要分為三個階段： 訓練階段，訓練階段的主要工作是根據訓練數據建立模型。 測試階段，測試階段的主要工作是利用驗證集對模型評估與選擇 工作階段，工作階段的主要工作是利用建立好的模型對新的數據進行預測與分類。 二 簡述 K 折交叉驗證與留一法的基本思想及其特點 ...
2019-12-06 17:33 0 304 推薦指數：
相關推薦
機器學習 - 學習理論
（feasibility of learning）？機器學習的學習理論對這些問題作出了解釋。本文以理論 ...
機器學習（一） ---- 最優化理論基礎
之前學習機器學習和數據挖掘的時候，很多都是知道這些算法的設計機制，對數學推導和求解過程依然是一知半解，最近看了一些機器學習算法的求解和各種優化算法，也發現了這些算法設計和公式推導背后的數學精妙之處和隨處可見的最優化的影子。還是決定從最優化理論開始補起，本文主要內容如下： ...
機器學習理論篇:機器學習的數學基礎
一、概述 我們知道，機器學習的特點就是：以計算機為工具和平台，以數據為研究對象，以學習方法為中心；是概率論、線性代數、數值計算、信息論、最優化理論和計算機科學等多個領域的交叉學科。所以本文就先介紹一下機器學習涉及到的一些最常用的的數學知識。 二、線性代數 2-1、標量 一個標量 ...
【機器學習理論】換底公式--以e，2，10為底的對數關系轉化
我們在推導機器學習公式時，常常會用到各種各樣的對數，但是奇怪的是--我們往往會忽略對數的底數是誰，不管是2，e，10等。 原因在於，lnx，log2x，log10x，之間是存在常數倍關系。 回顧學過的數學知識，換底公式如下: 則有 ...
機器學習理論|頻率派和貝葉斯派對比
Frequentist VS Bayesian 在機器學習領域分為兩個流派，分別是貝葉斯派和頻率派。兩種學派所基於的理論背景不同，應用場景也不盡相同。本文就以閱讀PRML為背景，對學習所悟進行總結。 對於一些問題，比如類似從盒子中抽取小球的經典問題，我們可以通過多次實驗的方式來計算頻率，並進 ...
【機器學習理論】概率論與數理統計--獨立和不相關
獨立和互斥的區別在此省略，比較好理解。 首先我們看協方差的定義: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 協方差的性質有: ...
機器學習算法思想簡單梳理
原文地址 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 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 ...