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机器学习之聚类算法Mean Shift
编程算法
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机器学习
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在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解，对此，有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法，又被称为均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法，不同的是，Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。
Jetpropelledsnake21
2021-03-12
1.6K
0
机器学习笔记之决策树分类Decision Tree
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树（decision tree）是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树可以是二叉树或非二叉树，也可以把他看作是 if-else 规则的集合，也可以认为是在特征空间上的条件概率分布。决策树在机器学习模型领域的特殊之处，在于其信息表示的清晰度。决策树通过训练获得的 “知识”，直接形成层次结构。这种结构以这样的方式保存和展示知识，即使是非专家也可以很容易地理解。
Jetpropelledsnake21
2021-03-12
3.3K
0
机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
逻辑回归（logistic regression）在机器学习中是非常经典的分类方法，周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归，因为其属于对数线性模型。
Jetpropelledsnake21
2021-03-03
1.1K
0
机器学习笔记之线性回归数学推导
线性回归
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
机器学习涉及大量的高数知识，对待高数不要怕，学习机器学习要指导其中的数学原理，不要沉溺于数据的具体推导公式而耽误整体的学习进度。
Jetpropelledsnake21
2021-02-25
585
0
机器学习之代价函数(cost function)
神经网络
https
网络安全
线性回归
编程算法
代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。
Jetpropelledsnake21
2021-01-21
2K
0
机器学习笔记之机器学习的一些基本概念及符号系统
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
其实自认为还是非常喜欢数学的，但是对于复杂的公式还是有种恐惧感，就像最开始学英语时，对英语的感觉一样。但是数学与英语不同的地方在于，你可以尽情的刨根问底，从最基础的知识开始了解，直到最终把一个符号或者公式的含义弄明白。
Jetpropelledsnake21
2021-01-21
626
0
机器学习笔记之一般线性回归Liner Regression
线性回归
编程算法
机器学习
scikit-learn
神经网络
线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中，最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见，但是却并不简单。
Jetpropelledsnake21
2021-01-21
857
0
机器学习笔记之正则化的线性回归的岭回归与Lasso回归
正则表达式
线性回归
scikit-learn
机器学习
神经网络
正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。
Jetpropelledsnake21
2021-01-21
1.1K
0
机器学习笔记之线性回归、岭回归、Lasso回归
线性回归
机器学习
http
神经网络
深度学习
线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量，将转换为分类问题。
Jetpropelledsnake21
2021-01-21
1.5K
0
机器学习笔记之python实现支持向量机SVM算法样例
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。
Jetpropelledsnake21
2021-01-02
2.8K
0
深度学习笔记之用Python实现多层感知器神经网络
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
编程算法
感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重，偏差和输入数据的线性组合。具体来说：
Jetpropelledsnake21
2020-12-31
1.3K
0
深度学习笔记之为什么是SoftMax
神经网络
首先后面一层作为预测分类的输出节点，每一个节点就代表一个分类，如图所示，那么这7个节点就代表着7个分类的模型，任何一个节点的激励函数都是：
Jetpropelledsnake21
2020-02-13
956
0
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