机器学习与统计学

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机器学习

统计学家

机器学习术语表

一种统计方法,用于将两种或多种技术进行比较,通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好,而且还有助于了解相应差异是否具有...

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统计学家

来!一起捋一捋机器学习分类算法

可是,你能够如数家珍地说出所有常用的分类算法,以及他们的特征、优缺点吗?比如说,你可以快速地回答下面的问题么:

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统计学家

一文看完《统计学习方法》所有知识点

红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.

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统计学家

安利!这是我见过最好的NumPy图解教程

NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作...

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统计学家

做目标检测,这一篇就够了!2019最全目标检测指南

计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科,它赋予机器“看”的智能,需要实现人的大脑中(主要是视觉皮层区)的视觉能力。

803
统计学家

Adaboost, GBDT 与 XGBoost 的区别

最近总结树模型,尝试将主流 Boosting 实现方式做一个分析汇总,文中部分内容借鉴了知乎答案,已于参考链接中标识。

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统计学家

15分钟进击Kaggle大赛top2%

读者朋友们,你们好,我是Abhay Pawar,平时热衷于参加一些机器学习的比赛,不知道你以前有没有听过kaggle比赛,如果你参加过就会知道这个比赛是非常有趣...

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统计学家

用有趣的方式解释梯度下降算法

本文为3Blue1Brown神经网络课程讲解第二部分《Gradient descent, how neural networks learn 》的学习笔记,观看...

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统计学家

百度机器学习实习三面试题及经验

作者:Ariana0402 来源:牛客网 链接:nowcoder.com/discuss/17

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统计学家

100天搞定机器学习|Day35 深度学习之神经网络的结构

本文为3Blue1Brown之《What is a Neural Network?》学习笔记

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统计学家

机器学习5大数学知识(附详细课程资源)

机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域,该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习,找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。

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统计学家

一个完整机器学习项目流程总结

现在机器学习应用越来越流行,了解机器学习项目的流程,能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。

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统计学家

各种分类算法的优缺点

二、对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化,比如去掉多余的或者空白的属性。

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统计学家

融合机器学习模型:一种提升预测能力的方法

幸运的是,结合/融合/整合 (integration/ combination/ fusion)多个机器学习模型往往可以提高整体的预测能力。这是一种非常有效的提...

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统计学家

信息熵、条件熵、联合熵、互信息、相对熵、交叉熵

信息量是通过概率来定义的:如果一件事情的概率很低,那么它的信息量就很大;反之,如果一件事情的概率很高,它的信息量就很低。简而言之,概率小的事件信息量大,因此信息...

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统计学家

数据预处理|关于标准化和归一化的一切

之前在知乎看过一个问题你为什么离开数据科学行业?一位知友est答曰:数据清洗10小时,拟合2分钟,如此重复996。

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统计学家

SVM训练误差可能为0吗?

为训练样本,而{α1,...,αm,b}以及高斯核参数γ为训练样本的参数。由于不存在两个点在同一位置,因此对于任意的i≠j,有

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统计学家

如何口述机器学习模型原理

作者:Ricky翘 zhuanlan.zhihu.com/p/34128571 有时碰到跟别人聊起模型的熟悉时,不免要阐述下模型的原理,但一般口头交流都比较难...

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统计学家

一文读懂机器学习分类模型评价指标

解决一个机器学习问题都是从问题建模开始,首先需要收集问题的资料,深入理解问题,然后将问题抽象成机器可预测的问题。在这个过程中要明确业务指标和模型预测目标,根据预...

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统计学家

资源|《美团机器学习实践》PDF+思维导图

本书包括通用流程(问题建模、特征工程、常用模型、模型融合)、数据挖掘(用户画像、POI实体链接、评论挖掘)、搜索和推荐(O2O场景下的查询理解与用户引导、O2O...

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