机器学习看似高深的术语,其实就在生活中,古语有云:“一叶落而知天下秋”,意思是从一片树叶的凋落,就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想,揭示了可以通过学习对“落叶”特征的经验,预判秋天的到来。
线性模型形式简单、易于建模,但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想,许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得,此外,由于
线性回归是一种简单但功能强大的预测建模技术。它的核心思想是通过拟合一条直线(在二维空间中)或一个超平面(在多维空间中)来最小化预测值与实际值之间的误差。以下是线性回归算法原理的详细解释:
GBDT的全称是Gradient boosting decision tree,它是通过拟合负梯度Gradient boosting和决策回归树decision tree组合而成,该算法由多颗决策树构成,多颗决策树的结果加起来作为最终结论。让损失函数沿着梯度方向的下降。这个就是GDBT 的 GB的核心。GBDT 每轮迭代的时候,都去拟合损失函数在当前模型下的负梯度。(如果损失函数使用的是平方误差损失函数,则这个损失函数的负梯度就可以用残差来代替,以下所说的残差拟合,便是使用了平方误差损失函数)。
3),给定x, 残差e_i要服从正态分布(Normal Distribution);
PCA或K-L变换是用一种正交归一向量系表示样本。如果只选取前k个正交向量表示样本,就会达到降维的效果。PCA的推导基于最小化均方误差准则,约束是:u为单位正交向量。推导结果是,正交向量就是归一化的协方差矩阵的特征向量,对应的系数就是对应的特征值。使用PCA方法提取特征脸的步骤如下:
机器学习是一种利用统计和其他数学理论给予计算机学习能力的方法。机器学习和统计其实都有相同的目标:从数据中学习知识。但是具体的手段和理念有所不同。机器学习是计算机科学的一个分支,侧重的是从数据中建立有机的系统,而不是用目的很明显的规则去编程。而统计学是数学的一个分支,侧重的是用数学公式建立变量之间的联系。近年来,随着计算机硬件成本的不断降低和数据量的极大增加,数据科学家得以充分利用机器学习手段来分析和挖掘数据。另一方面,统计建模技术则早在计算机问世前就已经存在。
运动估计是视频去噪技术的重要组成之一,计算相邻两帧视频序列各像素的相对运动偏移量,从而得到其运动轨迹。
有了之前的铺垫和理论,本文就用一些现实中的实际数据进行一些具体的算法的应用。数据为网络访问日志文件,主要选择了单位时间内的访问请求次数与单位访问中的动作数作为二维特征,并且便于可视化的显示,下面分别进
在很多信号处理系统中,并没有信号的先验统计特性,不能使用某一固定参数的滤波器来处理,比如信道均衡、回声消除以及其他因素之间的系统模型等,均采用了调整系数的滤波器,称为自适应滤波器。这样的滤波器结合了允许滤波器系数适应于信号统计特性的算法。
GBDT是一种集成学习算法,属于Boosting类型,通过叠加多个决策树的预测结果得出最终的预测结果。
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一个优秀的数据分析师,除了要掌握基本的统计学、数据库、数据分析方法、思维、数据分析工具技能之外,还需要掌握一些数据挖掘的思想,帮助我们挖掘出有价值的数据,这也是数据分析专家和一般数据分析师的差距之一。
机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。
支持向量机(Support Vector Machine)是由Vapnik等人于1995年提出来的,之后随着统计理论的发展,支持向量机SVM也逐渐受到了各领域研究者的关注,在很短的时间就得到了很广泛的应用。支持向量机是被公认的比较优秀的分类模型,同时,在支持向量机的发展过程中,其理论方面的研究得到了同步的发展,为支持向量机的研究提供了强有力的理论支撑。
树 决策树相比其他算法有什么优势? 阿里暑期算法来自 https://www.nowcoder.com/discuss/373146?type=2&order=3&pos=7&page=1 决策树易
前面我们已经通过数学公式验证过,将众多“好而不同”的弱学习器组合起来可以提升模型的准确性。并且根据个体学习器之间是否存在强依赖关系,我们将集成学习分为boosting和bagging两大类(强依赖性体现在弱学习器的抽样方法)。
信息与通信工程学院 阵列信号处理实验报告(自适应波束形成 Matlab 仿真) …
AdaBoost,即自适应提升(Adaptive Boosting)算法的缩写,是一种基于 Boosting 策略的集成学习方法,旨在降低偏差。AdaBoost 的 “自适应” 二字意味着它能够在每一轮迭代后调整对训练数据实例的关注度(特别是那些之前被错误预测的样本)和更新弱学习器的权重。
本文将从损失函数的本质、损失函数的原理、损失函数的算法三个方面,详细介绍损失函数Loss Function。
Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,不同于Bagging、Stacking方法,Boosting训练过程为串联方式,弱学习器的训练是有顺序的,每个弱学习器都会在前一个学习器的基础上进行学习,最终综合所有学习器的预测值产生最终的预测结果。
集成学习是一种强大的机器学习范式,它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其中,随机森林、AdaBoost 和 XGBoost 是集成学习领域中著名且广泛应用的方法。尽管这些方法共享一些基本概念,但它们在算法原理、损失函数、优化方法、应用场景以及优缺点等方面存在显著差异。
在并不算漫长的AI(人工智能)发展史,各种行业背景的专家助力了AI极大的发展,也带来了很多专业术语、概念。术语对于专业研究者是比较清晰及严谨,但对于初学者可能就有理解层面的困扰。
这个过程实质上是将市场测试、 收集反馈和产品迭代反复进行,直到能以最小的误差实现最大的市场渗透率。此循环重复多次,并确保消费者可以在每个步骤中提供一定的反馈来影响产品的更改策略。
1)市场调研后进行产品构建 2)产品商业化并进入市场 3)评估消费者满意度和市场渗透率 4)对反馈及时回应,并更新迭代产品 5)重复上述过程
聚类分析是一种重要的人类行为,早在孩提时代,一个人就通过不断改进下意识中的聚类模式来学会如何区分猫狗、动物植物。目前在许多领域都得到了广泛的研究和成功的应用,如用于模式识别、数据分析、图像处理、市场研究、客户分割、Web文档分类等[1]。 聚类就是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇,使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大,同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起,不同数据尽量分离。 聚类技术[2]正在蓬勃发展,对此有贡献的研究领域包括数据挖掘、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学以及市场营销等。各种聚类方法也被不断提出和改进,而不同的方法适合于不同类型的数据,因此对各种聚类方法、聚类效果的比较成为值得研究的课题。 1 聚类算法的分类 目前,有大量的聚类算法[3]。而对于具体应用,聚类算法的选择取决于数据的类型、聚类的目的。如果聚类分析被用作描述或探查的工具,可以对同样的数据尝试多种算法,以发现数据可能揭示的结果。 主要的聚类算法可以划分为如下几类:划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法[4-6]。 每一类中都存在着得到广泛应用的算法,例如:划分方法中的k-means[7]聚类算法、层次方法中的凝聚型层次聚类算法[8]、基于模型方法中的神经网络[9]聚类算法等。 目前,聚类问题的研究不仅仅局限于上述的硬聚类,即每一个数据只能被归为一类,模糊聚类[10]也是聚类分析中研究较为广泛的一个分支。模糊聚类通过隶 属函数来确定每个数据隶属于各个簇的程度,而不是将一个数据对象硬性地归类到某一簇中。目前已有很多关于模糊聚类的算法被提出,如著名的FCM算法等。 本文主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM,以及模糊聚类的FCM算法通过通用测试数据集进行聚类效果的比较和分析。 2 四种常用聚类算法研究 2.1 k-means聚类算法 k-means是划分方法中较经典的聚类算法之一。由于该算法的效率高,所以在对大规模数据进行聚类时被广泛应用。目前,许多算法均围绕着该算法进行扩展和改进。 k-means算法以k为参数,把n个对象分成k个簇,使簇内具有较高的相似度,而簇间的相似度较低。k-means算法的处理过程如下:首先,随机地 选择k个对象,每个对象初始地代表了一个簇的平均值或中心;对剩余的每个对象,根据其与各簇中心的距离,将它赋给最近的簇;然后重新计算每个簇的平均值。 这个过程不断重复,直到准则函数收敛。通常,采用平方误差准则,其定义如下:
在这篇文章中,我将介绍knn算法,knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题,其算法原理简单,没有涉及太多数学原理,准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题:
k均值聚类算法(k-means clustering algorithm)是一种迭代求解的聚类分析算法,也就是将数据分成K个簇的算法,其中K是用户指定的。
随机森林回归模型由多棵回归树构成,且森林中的每一棵决策树之间没有关联,模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。 随机森林的随机性体现在两个方面: 1、样本的随机性,从训练集中随机抽取一定数量的样本,作为每颗回归树的根节点样本;
那从今天开始,我预计会陆陆续续出一些内容,来论述各个算法的基础核心点,大家感兴趣可以关注起来。
对于诸位「MLer」而言,梯度下降这个概念一定不陌生,然而从直观上来看,梯度下降的复杂性无疑也会让人「敬而远之」。本文作者 Suraj Bansal 通过对梯度下降背后的数学原理进行拆解,并配之以简单的现实案例,以轻松而有趣的口吻带大家深入了解梯度下降这一在机器学习领域至关重要的方法。
排序算法是最基本最常用的算法,不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现,我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中,才能更好地发挥它们的优势。今天,来总结下各种排序算法。 下面这个表
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节通过探讨模型过拟合的现象,提出岭回归这个模型正则化方式,最后通过实验对α取值与过拟合(拟合曲线)之间的关系进行探讨,随着α取值从小到大,拟合曲线从弯弯曲曲到逐渐平滑。
假如你想深入机器学习和它背后的数学,你将会很快意识到一切都可归结为一个优化问题。就连训练神经网络都是一个参数优化的问题。因此要想理解机器学习算法,你需要首先理解数学优化的基本概念,以及它为什么这么有用。
针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、极点定位、三角定位、多边定位、质心定位), 概括其原理、优缺点和适用场景; 其次, 通过仿真测试说明研究NLOS识别和抑制的必要性; 再次, 分别介绍NLOS识别和NLOS抑制的几类算法, NLOS识别算法包括统计学方法、几何关系法、机器学习法、信道特征提取法和虚点密度识别法, NLOS抑制算法包括模糊理论法、引入平衡参数法、几何关系法、小波去噪法、机器学习类算法、凸优化类算法、残差类算法、最小二乘类算法和多维缩放类算法; 最后, 对全文进行总结并指出NLOS室内定位亟待解决的问题.
找不同:激活函数用阶跃函数换成了连续型函数,用一个Quantizer函数进行类别预测
一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象,也称“阈值逻辑单元“,其中树突对应于输入部分,每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号,这些信号通过带权重的连接传递给细胞体,这些权重又称为连接权(connection weight)。细胞体分为两部分,前一部分计算总输入值(即输入信号的加权和,或者说累积电平),后一部分先计算总输入值与该神经元阈值的差值,然后通过激活函数(activation function)的处理,产生输出从轴突传送给其它神经元。M-P神经元模型如下图所示:
Lasso回归模型,是常用线性回归的模型,当模型维度较高时,Lasso算法通过求解稀疏解对模型进行变量选择。Lars算法则提供了一种快速求解该模型的方法。Lars算法的基本原理有许多其他文章可以参考,这里不过多赘述, 这里主要简介如何在R中利用lars算法包求解线性回归问题以及参数的选择方法。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的,性能优秀,应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的,比 XGBoost 发明还早的 GBDT(梯度提升决策树),它们的共同点都是以决策树为基础模型,要想深刻的理解这两种重要的集成算法,如果能更好地理解决策树算法的实现,会有助于理解它们。 下面,我们用源码实现决策树的回归算法,提到决策树一般
我们知道,在ID3算法中我们使用了信息增益来选择特征,信息增益大的优先选择。在C4.5算法中,采用了信息增益比来选择特征,以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的,这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢?有!CART分类树算法使用基尼系数 来代替信息增益比,基尼系数代表了模型的不纯度,基尼系数越小,则不纯度越低,特征越好。这和信息增益(比)是相反的。
深度学习的三个重要部分包括损失函数、优化算法以及激活函数。通常在深度学习的问题中都会针对某一问题定义相应的损失函数,然后使用优化算法找到使损失函数最小的权重,所以越快越准确的找到最优权重值对优化算法来说至关重要。梯度下降算法是一种比较经典的优化算法,也是目前使用较多的优化算法,今天我们来详细了解一下梯度下降算法的工作原理。注意前方可能有公式出没!!
手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻(KNN)、贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行“充电”(持续更新中):
在数学优化和决策理论中,损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数,该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。
- $k$近邻法 (k-Nearest Neighbor;kNN) 是一种比较成熟也是最简单的机器学习算法,可以用于基本的分类与回归方法
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作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程(前向传递和逆向更新) 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点(TODO) 梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数J(w),如下图所示。 梯度下降示意图 现在,我们要求当 w 等于什么的时候,J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边,也就意味着如果
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