機器學習正在迅速改變我們的世界。我們幾乎每天都會讀到機器學習如何改變日常的生活。 人工智能和大數據時代,解決最有挑戰性問題的主流方案是分布式機器學習! 《分布式機器學習:算法、理論與實踐》電子書資料全面介紹分布式機器學習的現狀,深入分析其中的核心技術問題,並且討論該領域未來 ...
. LR算法簡述 LR 全稱Logistic Regression,我們喜歡稱她為邏輯回歸或者邏輯斯蒂克回歸,是傳統機器學習中的最簡單的最常用的分類模型。總之,LR算法簡單 高效 易於並行且在線學習的特點,在工業界具有非常廣泛的應用。在線學習指得是:可以利用新的數據對各個特征的權重進行更新,而不需要重新利用歷史數據訓練。 LR適用於各項廣義上的分類任務,,如:評論信息正負情感分析 二分類 用戶點 ...
2020-08-17 00:58 0 706 推薦指數:
機器學習正在迅速改變我們的世界。我們幾乎每天都會讀到機器學習如何改變日常的生活。 人工智能和大數據時代,解決最有挑戰性問題的主流方案是分布式機器學習! 《分布式機器學習:算法、理論與實踐》電子書資料全面介紹分布式機器學習的現狀,深入分析其中的核心技術問題,並且討論該領域未來 ...
引言 拿到這份文檔時想必你的腦海中一直縈繞着這么一個問題,“機器學習/深度學習要怎么學呢?(怎么入門,又怎么進一步掌握?)”。關於這個問題其實並沒有一個標准答案,有的人可能適合自底向上的學,也就是先從理論和數學開始,然后是算法實現,最后再通過一些項目去解決生活中的實際問題;有的人則可 ...
DBSCAN聚類算法——機器學習(理論+圖解+python代碼) DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚類算法,它是一種基於高密度連通區域的、基於密度的聚類算法,能夠將具有足夠 ...
Logistic Regression 的前世今生(理論篇) 本博客僅為作者記錄筆記之用,不免有非常多細節不正確之處。 還望各位看官能夠見諒,歡迎批評指正。 博客雖水,然亦博主之苦勞也。 如需轉載,請附上本文鏈接,不甚感激! http ...
主要內容: 動機 FM算法模型 FM算法VS 其他算法 一、動機 在傳統的線性模型如LR中,每個特征都是獨立的,如果需要考慮特征與特征直接的交互作用,可能需要人工對特征進行交叉組合;非線性SVM可以對特征進行kernel映射,但是在特征高度稀疏的情況下,並不能很好地進行 ...
XGBoost是一種基於Boost算法的機器學習方法,全稱EXtreme Gradient Boosting。 XGBoost在GBDT的基礎上,引入了: CART回歸樹 正則項 泰勒公式二階導數 Blocks數據結構(用於加速運算) 從而實現了比GBDT更好的實現效果 ...
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 ...
(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 ...