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谓之小一

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详解准确率、精确率、召回率、F1值等评价指标的含义

很简单，我们可以定一些评价指标，来度量模型的优劣。比如准确率、精确率、召回率、F1值、ROC、AUC等指标，但是你清楚这些指标的具体含义吗？下面我们一起来看看吧。

2019-08-14

38.4K1

机器学习降维之奇异值分解(SVD)

编程算法数据分析机器学习神经网络深度学习

奇异值分解(Singular Value Decompostion, SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。本篇文章对SVD原理做主要讲解，在学习之前，确保你已经熟悉线性代数中的基本知识，包括特征值、特征向量、相似矩阵相关知识点。如果不太熟悉的话，推荐阅读如下两篇文章，如何理解矩阵特征值？知乎马同学的回答和如何理解相似矩阵？马同学高等数学，读完之后再看本篇文章会有很大帮助。 1. 回顾特征值和特征向量

2019-08-14

1.6K0

机器学习降维之主成分分析(PCA)

数据分析编程算法

PCA就是找出数据中最主要的方面，用数据中最重要的方面来代替原始数据。假如我们的数据集是n维的，共有m个数据(x1,x2,...,xm)，我们将这m个数据从n维降到r维，希望这m个r维的数据集尽可能的代表原始数据集。

2019-08-14

9510

MCMC采样和M-H采样

解决平稳分布π所对应的马尔可夫链状态转移矩阵P之前，我们先看一下马尔可夫链的细致平稳条件。其定义为：如果非周期马尔可夫链的状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所有的i,j满足下列方程，则概率分布π(x)是状态转移矩阵P的平稳分布。

2019-08-14

1.1K0

MCMC之马尔可夫链

因为某一时刻状态转移只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转移概率，进而得到状态转移概率矩阵，那么马尔科夫链的模型便定了。以下图股市模型为例，共有三个状态，分别为牛市(Bull market)、熊市(Bear market)、横盘(Stagnant market)。每一个状态都能够以一定概率转移到下一状态，比如牛市以0.075的概率转移到横盘的概率，这些状态转移概率图可以转换为矩阵的形式进行表示。

2019-08-14

9470

MCMC之蒙特卡罗方法

马尔可夫链蒙克卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)是一种随机采样方法，在机器学习、深度学习及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求解的基础，例如受限玻尔兹曼机(RBM)便是用MCMC来做一些复杂算法的近似求解。在具体讲解什么是MCMC之前，我们先看看MCMC可以解决什么样的问题，为什么需要MCMC方法。

2019-08-14

6760

循环神经网络之前向反向传播算法

编程算法神经网络机器学习深度学习人工智能

前面我们已经介绍了深度神经网络和卷积神经网络，这些算法都是前向反馈，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们学习输出和模型间有反馈的神经网络，循环神经网络(Recurrent Neual Networks)，其广泛应用于自然语言处理中的语音识别，书写识别和机器翻译等领域。

2019-08-14

7080

卷积神经网络之反向传播算法

编程算法神经网络机器学习深度学习人工智能

由于卷积层可以有多个卷积核，各个卷积核之间的处理方式是完全相同的，为了简化算法公式的复杂度，下面推导时只针对卷积层中若干卷积核中的一个。

2019-08-14

8040

进程、线程、锁的概念

python 编程算法

上周五终于改好bug，想着把代码同步到个人GitHub上面，就随手 git push同步到远程。然而万万没想到，之前 touch过一个 information.txt文件，里面记录着一些服务器信息，然后也跟着同步到远程仓库去啦。等到周一，敏感信息被公司检测出来，通知删除。

2019-08-14

8970

剑指Offer 1-22题(Python版)

二叉树编程算法

题目：在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

2019-08-14

4220

剑指Offer 23-44题(Python版)

二叉树编程算法

题目：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

2019-08-14

6550

剑指Offer 45-66题(Python版)

二叉树编程算法

题目：LL今天心情特别好,因为他去买了一副扑克牌,发现里面居然有2个大王,2个小王(一副牌原本是54张^_^)...他随机从中抽出了5张牌,想测测自己的手气,看看能不能抽到顺子,如果抽到的话,他决定去买体育彩票,嘿嘿！！“红心A,黑桃3,小王,大王,方片5”,“Oh My God!”不是顺子.....LL不高兴了,他想了想,决定大\小王可以看成任何数字,并且A看作1,J为11,Q为12,K为13。上面的5张牌就可以变成“1,2,3,4,5”(大小王分别看作2和4),“So Lucky!”。LL决定去买体育彩票啦。现在,要求你使用这幅牌模拟上面的过程,然后告诉我们LL的运气如何，如果牌能组成顺子就输出true，否则就输出false。为了方便起见,你可以认为大小王是0。

2019-08-14

8330

深度神经网络之正则化

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

之前介绍的文章之中，我们已多次接触到正则化方法，但没有详细的解释为什么要正则化，什么是正则化，以及L1正则化和L2正则化的区别。本次文章之中，我们将详解机器学习中正则化的概念和深度神经网络中的正则化方法。

2019-08-14

1.2K0

深度神经网络之损失函数和激活函数

编程算法神经网络

通过前面深度神经网络之前向传播算法和深度神经网络之反向传播算法的学习，我们能够了解到损失函数是用来评估模型的预测值与真实值之间的差异程度。另外损失函数也是神经网络中优化的目标函数，神经网络训练或者优化的过程就是最小化损失函数的过程，损失函数越小，说明模型的预测值就越接近真实值，模型的准确性也就越好。前面我们已经学习过平方损失函数，对数损失函数、交叉熵损失函数等不同形式的损失函数，这里也就不做太多介绍。

2019-08-14

1.4K0

深度神经网络之反向传播算法

编程算法机器学习深度学习人工智能神经网络

现在对应到我们的DNN模型之中，即输入层有n_in个神经元，输出层有n_out个神经元，再加上一些含有若干个神经元的隐含层。此时我们需要找到所有隐含层和输出层所对应的线性系数矩阵W、偏倚向量b，希望通

2019-08-14

7650

深度神经网络之前向传播算法

编程算法神经网络机器学习深度学习人工智能

深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)从字面上理解，也就是深层次的神经网络，从网络结构上看来就是有多个隐含层的神经网络。深度神经网络不仅能够用于分类和回归，在降维、聚类、语音识别、图像识别方面也有许多应用。由于神经网络内容较多，将分多次写作，本次主要讲解深度神经网络中的前向传播算法，后续还有反向传播算法、损失函数和激活函数、正则化。

2019-08-14

5300

MCMC采样和M-H采样中我们讲到细致平衡条件，即如果非周期马尔可夫链状态转移矩阵P和概率分布π(x)对于所有的i,j满足下列方程，则称概率分布π(x)是状态转移矩阵P的平稳分布。

2019-08-14

7710

机器学习之Apriori算法

Apriori算法是常用于挖掘出数据关联规则的算法，能够发现事物数据库中频繁出现的数据集，这些联系构成的规则可帮助用户找出某些行为特征，以便进行企业决策。例如，某食品商店希望发现顾客的购买行为，通过购物篮分析得到大部分顾客会在一次购物中同时购买面包和牛奶，那么该商店便可以通过降价促销面包的同时提高面包和牛奶的销量。了解Apriori算法推导之前，我们先介绍一些基本概念。

2019-08-14

8820

机器学习之朴素贝叶斯算法

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)算法能够根据数据加先验概率来估计后验概率，在垃圾邮件分类、文本分类、信用等级评定等多分类问题中得到广泛应用。对于多数的分类算法，比如决策树、KNN等，他们都是判别方法，也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系。但朴素贝叶斯和多数分类算法都不同，朴素贝叶斯是生成算法，也就是先找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y)，然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。

2019-08-14

7150

机器学习之K均值(K-Means)算法

编程算法批量计算

K均值(K-Means)算法是无监督的聚类方法，实现起来比较简单，聚类效果也比较好，因此应用很广泛。K-Means算法针对不同应用场景，有不同方面的改进。我们从最传统的K-Means算法讲起，然后在此基础上介绍初始化质心优化K-Means++算法，距离计算优化Elkan K-Means算法和大样本情况下Mini Batch K-Means算法。

2019-08-14

1.7K0

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