机器学习与统计学

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神经网络

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.

661
统计学家

100天搞定机器学习|day40-42 Tensorflow Keras识别猫狗

前文我们用keras的Sequential 模型实现mnist手写数字识别,准确率0.9713。今天我们完成day40-42的课程,实现猫、狗的识别。

1042
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。

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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。

613
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...

751
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

681
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。

963
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

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...

753
统计学家

用手机玩转BP神经网络

早前Google Tensorflow开源了一个在线实验的神经网络平台PlayGround,它是一个入门神经网络非常直观的网站,可以将神经网络的训练过程直接可视...

743
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...

802
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。

1042
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

741
统计学家

机器学习100问|Word2Vec是如何工作的?它和LDA有什么区别与联系?

CBOW的目标是根据上下文出现的词语来预测当前词的生成概率,如图(a)所示;而Skip-gram是根据当前词来预测上下文中各词的生成概率,如图(b)所示。

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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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统计学家

备战机器学习面试001|为什么需要对数值类型的特征做归一化?

对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。

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统计学家

14 幅思维导图 | Python 编程核心知识体系

原创:ZOE酱 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25884239

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