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红色石头的机器学习之路

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手撕 CNN 经典网络之 VGGNet（理论篇）

kernel 卷积神经网络神经网络

2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司一起研发了新的卷积神经网络，并命名为VGGNet。VGGNet是比AlexNet更深的深度卷积神经网络，该模型获得了2014年ILSVRC竞赛的第二名，第一名是GoogLeNet（我们之后会介绍）。

2022-04-14

1.7K0

【完结】林轩田机器学习技法终章

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

我们在本系列课程中介绍的第一个特征提取的方法就是kernel。Kernel运算将特征转换和计算内积这两个步骤合二为一，提高了计算效率。我们介绍过的kernel有：Polynormial Kernel、Gaussian Kernel、Stump Kernel等。另外，我们可以将不同的kernels相加（transform union）或者相乘（transform combination），得到不同的kernels的结合形式，让模型更加复杂。值得一提的是，要成为kernel，必须满足Mercer Condition。不同的kernel可以搭配不同的kernel模型，比如：SVM、SVR和probabilistic SVM等，还包括一些不太常用的模型：kernel ridge regression、kernel logistic regression。使用这些kernel模型就可以将线性模型扩展到非线性模型，kernel就是实现一种特征转换，从而能够处理非常复杂的非线性模型。顺便提一下，因为PCA、k-Means等算法都包含了内积运算，所以它们都对应有相应的kernel版本。

2022-01-12

2580

通俗易懂讲解RBF网络

serverless kernel 机器学习神经网络深度学习

之前我们介绍过，在SVM中引入Gaussian Kernel就能在无限多维的特征转换中得到一条“粗壮”的分界线（或者高维分界平面、分界超平面）。从结果来看，Gaussian SVM其实就是将一些Gaussian函数进行线性组合，而Gaussian函数的中心就位于Support Vectors上，最终得到预测模型gsvm(x)。

2022-01-12

5410

【SVM最后一课】详解烧脑的Support Vector Regression

kernel 机器学习神经网络深度学习

首先回顾一下上节课介绍的Representer Theorem，对于任何包含正则项的L2-regularized linear model，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。

2022-01-12

5730

逻辑回归还能这样解？关于Kernel Logistic Regression的详细解释

神经网络深度学习人工智能 kernel

先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-Margin Primal的数学表达式，然后推导了Hard-Margin Dual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Margin Primal的数学表达式，并引入了新的参数C作为权衡因子，然后也推导了其Soft-Margin Dual形式。因为Soft-Margin Dual SVM更加灵活、便于调整参数，所以在实际应用中，使用Soft-Margin Dual SVM来解决分类问题的情况更多一些。

2022-01-12

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