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机器学习新手的十大算法导览
线性回归
决策树
编程算法
机器学习
机器学习中,有一个称为“ No Free Lunch ”的定理。简单来说,与监督学习特别相关的这个定理,它指出没有万能算法,就是用一个算法能很好地解决每个问题。
智能算法
2020-05-27
464
0
机器学习三人行(系列七)----支持向量机实践指南(附代码)
机器学习
编程算法
线性回归
其实逻辑回归算法和今天要讲的支持向量机有些类似,他们都是从感知机发展而来,支持向量机是一个非常强大而且应用面很广的机器学习算法,能够胜任线性分类器,非线性分类器,线性回归问题,非线性回归问题中,甚至是离群值检测中,是应用最广泛的机器学习算法之一,本文剖析支持向量机在实践中的应用。 一、线性支持向量机 我们以一些图来解释支持向量机的基本原理,下图是对鸢尾花数据集分类,可以发现两种花能够很轻松的通过直线划分出来,因为该数据集是线性可分的,左图是三种可能的分类方式,虚线基本没有办法将两种类别划分,另外
智能算法
2018-04-03
823
0
卷积神经网络工作原理直观解释
卷积神经网络
线性回归
其实我们在做线性回归也好,分类(逻辑斯蒂回归)也好,本质上来讲,就是把数据进行映射,要么映射到一个多个离散的标签上,或者是连续的空间里面,一般简单的数据而言,我们很好拟合,只要线性变化一下,然后学习出最好的W就可以了,但是对于一些比较复杂的数据怎么办呢?比如说,对于一个二分类问题,特别是高纬度复杂化之后,数据不一定是线性可分的,这个时候,我们的basis function隆重登场,我们可以把数据进行一定的映射,转变,非线性的线性的,转变之后,就可以进行分类,最明显的例子在andrew NG在讲SVM里面的例
智能算法
2018-04-03
598
0
逻辑回归(LR)算法
编程算法
线性回归
机器学习
一、算法介绍 Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性,主要的用途: 分类问题:如,反垃圾系统判别,通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定; 排序问题:如,推荐系统中的排序,根据转换预估值进行排序; 预测问题:如,广告系统中CTR预估,根据CTR预估值预测广告收益; 这个世界是随机的,所以万物的发生都可以用可能性或者几率(Odds)来表达。“几率”指的是
智能算法
2018-04-03
1.1K
0
以色列理工暑期学习-机器学习中Loss函数的小结
机器学习
编程算法
线性回归
机器学习作为一种优化方法,最重要的一点是找到优化的目标函数——损失函数和正则项的组合;有了目标函数的“正确的打开方式”,才能通过合适的机器学习算法求解优化。 通俗来讲Loss函数是一种关于fitness的测度(关于数据是否合适模型的匹配度),或者是对于预测是否准确的一种判断,如果预测和判断没有错误,则损失函数的值为0;如果有错误则会进行一些“惩罚”措施,也可以称之为代价(风险)函数。借助文献中的原话:“the loss function measures “how bad” the mistake is.
智能算法
2018-04-02
1.1K
0
常见的七种回归技术
线性回归
编程算法
介绍 根据受欢迎程度,线性回归和逻辑回归经常是我们做预测模型时,且第一个学习的算法。但是如果认为回归就两个算法,就大错特错了。事实上我们有许多类型的回归方法可以去建模。每一个算法都有其重要性和特殊性。 内容 1.什么是回归分析? 2.我们为什么要使用回归分析? 3.回归有哪些类型 ? 4.线性回归 5.逻辑回归 6.多项式回归 7.逐步回归 8.岭回归 9.Lasso回归 10.ElasticNet回归 什么是回归分析? 回归分析是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。这些
智能算法
2018-04-02
1K
0
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