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机器学习26:概率图模型概述
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
概率图模型(Probabilistic Graphical Model,PGM),简称图模型(Graphical Model,GM),是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型,从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具,最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量,结点之间的边表示变量之间的概率关系,即“变量关系图”。
用户5473628
2019-08-08
1.4K
0
机器学习14:模型评估与性能提升
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
编程算法
6.2,验证曲线、学习曲线、ROC曲线、准确度、精确率、召回率、F1_Score
用户5473628
2019-08-08
1.1K
0
机器学习7:集成学习--XGBoost
编程算法
决策树
神经网络
深度学习
人工智能
对于XGBoost算法原理看陈天奇的PPT和一份算法实战指导文档就够了(文末附网盘链接)。
用户5473628
2019-08-08
1.4K
0
机器学习21:概率图--朴素贝叶斯模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型,即先对联合分布P(x,c)建模,然后再由此获得后验概率P(c|x),朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
用户5473628
2019-08-08
1.1K
0
机器学习19:k近邻(kNN)模型
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
k近邻(k-NearestNeighbor)学习是一种最简单的监督学习算法,工作机制非常简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最近的k个训练样本,然后基于这k个邻居的信息来进行预测。通常,在分类任务中使用投票法,即选择这k个样本职工出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可以使用平均法,即将这k个样本的实值输出标记的平均值作为预测结果;还可以基于距离远近来进行加权平均或者加权投票,距离越远的样本权重越大。
用户5473628
2019-08-08
1.3K
0
机器学习18:支持向量机(SVM)模型
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
SVM的推导过程的基本是对线性可分的样本空间的推导,后面的核函数是对线性不可分样本空间的推广,而松弛变量的引进是为了解决噪声(Outliers,异常值)的问题。所以这片文章着重对线性可分情形进行公式推导,后面有空闲时间在对核函数和松弛变量部分进行公式推导的补充。
用户5473628
2019-08-08
482
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机器学习17:决策树模型
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
决策树分为两大类:分类树和回归树,分类树用于分类标签值,回归树用于预测连续值,常用算法有ID3、C4.5、CART等。
用户5473628
2019-08-08
902
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机器学习16:逻辑回归模型
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
线性回归
逻辑回归模型是对线性回归模型解决分类任务的改进,是广义线性模型。它可以被看做是Sigmoid函数(logistic方程)所归一化后的线性回归模型,主要用于二分类问题。Sigmoid函数形式为:
用户5473628
2019-08-08
1.1K
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机器学习10:梯度优化与L正则化稀疏性
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
正则表达式
在用梯度下降法求解优化问题时,最重要的操作就是计算目标函数的梯度。对于一些比较复杂的机器学习模型,如深度神经网络,目标函数的梯度公式也非常复杂,很容易写错。因此,在实际应用中,写出计算梯度的代码之后,通常需要验证自己写的代码是否正确。
用户5473628
2019-08-08
2.1K
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机器学习9:采样
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
采样本质上是对随机现象的模拟,根据给定的概率分布,来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。
用户5473628
2019-08-08
1.8K
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机器学习5:集成学习--Bagging与随机森林
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
对于训练集数据,通过训练若干个个体学习器,通过一定的结合策略,就可以最终形成一个强学习器,以达到博采众长的目的。
用户5473628
2019-08-08
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