為0.2，選擇機器學習的概率為0.5。那么我們就把這樣的一位畢業生就業方向歸類為機器學習方向。 條件概率 ...

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/50586042 本文為第一部分,着重介紹文本預處理以及特征抽取的方法。 隨着互聯網技術的迅速發展與普及，如何對浩如煙海的數據進行分類、組織和管理，已經成為一個具有重要用途的研究課題。而在這些數據中，文本 ...

在機器學習領域里，最核心的兩種數值計算分別是： 距離計算 概率計算 今天Reinhard Hsu就來看看常見都有哪些常見的的距離計算。 歐式距離（Euclidean Metric） 歐幾里得距離，用於計算兩個點之間的實際距離，計算方法是使用畢達哥拉斯定理，也就是咱們中國 ...

看下面三幅圖，x 軸是房間面積，y 軸是房價。 左圖是 y = θ0 + θ1x 擬合數據集的結果。可以看到數據並不貼靠在直線上，所以擬合並不好。 中圖是 y = θ0 + θ1x + θ2x ...

ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數。ML模型的性能與超參數直接相關。超參數調優的越好，得到的模型就越好。調優超參數可能是非常乏味和困難的，更像是一門藝術而不是科學。 超參數 超參數是在建立模型時用於控制算法行為的參數。這些參數不能從常規訓練過程中獲得。在對模型進行訓練之前 ...

原文：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/42585873 前幾天上的機器學習課上，老師講到了參數估計的三種方法：ML，MAP和Bayesian estimation。課后，又查了一些相關資料，以及老師推薦的LDA方面的論文 ...

目的 　　用勢函數的概念來確定判別函數和划分類別界面。 基本思想 　　假設要划分屬於兩種類別ω1和ω2的模式樣本，這些樣本可看成是分布在n維模式空間中的點xk。 　　把屬於ω1的點比擬 ...

數據降維的目的:數據降維，直觀地好處是維度降低了，便於計算和可視化，其更深層次的意義在於有效信息的提取綜合及無用信息的擯棄。 數據降維的好處：降維可以方便數據可視化+數據分析+數據壓縮+數據提取等。 降維方法 __ 屬性選擇：過濾法；包裝法；嵌入法； 　　　　　　|_ 映射方法 _線性映射 ...