学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

机器学习概述算法介绍

机器学习概述 机器学习基本概念 机器学习基本流程工作环节 机器学习中的评估指标 机器学习算法一览 机器学习概述 ---- 机器学习是什么 人工智能的一个重要学科分支多领域交叉学科。 数据驱动,在数据上通过算法总,结规律模式,应用在新数据上。 ? image ? 不同类型的问题 聚类 机器学习基础 聚类算法原理及应用 分类 监督学习算法 分类算法原理及应用 回归 回归分析预测 回归算法原理及应用 强化学习 *AlphaGo 背后的算法 聚类问题(无监督学习) 强化问题: 研究如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益 游戏(“吃鸡”)最高得分 机器人完成任务 强化问题 基本术语概念 无监督学习 (unsupervised learning 样本/示例/样例、特征/属性、训练集、 测试集 机器学习工业应用方向 自然语言处理、计算机视觉、电商推 荐预估… AI开发日志 电子书: https://iosdevlog.gitbooks.io

54050
  • 广告
    关闭

    新年·上云精选

    热卖云产品新年特惠,2核2G轻量应用服务器9元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    机器学习概述算法介绍(二)

    机器学习概述 机器学习基本概念 机器学习基本流程工作环节 机器学习中的评估指标 机器学习算法一览 3. 机器学习基本流程工作环节 ---- 3.1 机器学习应用几大环节 预测模型 ? image 机器学习算法 / 数据 机器学习的应用工作是围绕着数据算法展开的 3.2 机器学习不同阶段作用 数据预处理 Preprocessing 特征抽取 幅度缩放 特征选择 维度约减 采样 模型评估 机器学习算法一览 ---- 5.1 机器学习算法一览 ? image ? image 5.2 机器学习算法可视化理解 不同算法在完成分类回归问题时候,有不同的处理方式。 详见课程动态演示 ? 关联规则:Fpgrowth 机器学习算法可视化理解 分类问题 不同的算法在尝试生成不同的决策边界,从而完成分类 回归类问题有不同的拟合方式 附 结合微专业课程的学习 ---- 数学基础 讲授具体算法时对涉及数学部分有针对的查漏补缺 算法理解 理解算法核心概念原理,不同算法差异,不同场景算法选择 编程基础 结合课程算法的配套案例代码实现,巩固编程能力 动手实践 结合微专业综合应用部分,案例机器学习应用“套路”学习 积累项目经验

    56330

    java垃圾回收理解算法

    这是对象避免自己被清理的最后手段:如果在执行finalize()方法的过程中,使得此对象重新GC Roots引用链相连,则会在第二次标记过程中将此对象从F-Query队列中清除,避免在这次回收中被清除 对于曾经执行过一次finalize()的对象来说,之后如果再被标记,则不会再执行finalize()方法,只能等待被清除的命运,之后,GC将对F-Queue中的对象进行第二次小规模的标记,将队列中重新GC 引用计数算法实现简单,效率很高,微软的COM技术、ActionScript、Python等都使用了引用计数算法进行内存管理,但是引用计数算法对于对象之间相互循环引用问题难以解决,因此java并没有使用引用计数算法 (java中老年代使用的就是标记压缩法) 分代收集算法 根据内存中对象的存活周期不同,将内存划分为几块,java的虚拟机中一般把内存划分为新生代和年老代,当新创建对象时一般在新生代中分配内存空间,当新生代垃圾收集器回收几次之后仍然存活的对象会被移动到年老代内存中 什么是Java垃圾回收器 Java垃圾回收器是Java虚拟机(JVM)的三个重要模块(另外两个是解释器和多线程机制)之一,为应用程序提供内存的自动分配(Memory Allocation)、自动回收(

    10410

    机器学习算法集锦:最常见算法类别优缺点?

    在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中,各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。 例子: 岭回归(Ridge Regression) 最小绝对收缩选择算子(LASSO) GLASSO 弹性网络(Elastic Net) 最小角回归(Least-Angle Regression) 优点 回归算法是统计学中的主要算法,它已被纳入统计机器学习。 算法可以快速调整,适应新的问题。 缺点: 需要大量数据进行训练 训练要求很高的硬件配置 模型处于「黑箱状态」,难以理解内部机制 元参数(Metaparameter)网络拓扑选择困难。 基于实例的算法(有时也称为基于记忆的学习)是这样学 习算法,不是明确归纳,而是将新的问题例子训练过程中见过的例子进行对比,这些见过的例子就在存储器中。

    33220

    机器学习算法实践——K-Means算法图像分割

    1.2、K-Means算法 K-Means算法是基于距离相似性的聚类算法,通过比较样本之间的相似性,将形式的样本划分到同一个类别中,K-Means算法的基本过程为: 初始化常数 ,随机初始化k个聚类中心 在K-Means算法中,需要随机初始化k个聚类中心,而K-Means算法对初始聚类中心的选取较为敏感,若选择的聚类中心不好,则得到的聚类结果会非常差,因此,对K-Means算法提出了很多的改进的方法, 计算样本中的每一个样本点已经初始化的聚类中心之间的距离,并选择其中最短的距离 以概率选择距离最大的样本作为新的聚类中心,重复上述过程,直到 个聚类中心都被确定 对k个初始化的聚类中心,利用K-Means 算法计算最终的聚类中心。 对于K-Means算法的具体过程可以参考博文简单易学的机器学习算法——kMeans,K-Means++算法的具体过程稍后会补充。

    1.6K70

    R语言机器学习(分类算法)K-近邻算法

    算法一:K-近邻算法 原理及举例 工作原理:我们知道样本集中每一个数据所属分类的对应关系,输入没有标签的新数据后,将新数据训练集的数据对应特征进行比较,找出“距离”最近的k(通常k< 算法描述: (1) 计算已知类别数据及中的点当前点的距离; (2) 按距离递增次序排序 (3) 选取当前点距离最小的k个点 (4) 确定前K个点所在类别出现的频率 这里我们使用最常见欧氏距离作为衡量标准,以鸢尾花数据集为例来说明K-近邻算法: 鸢尾花数据集包含150个数据,测量变量为花瓣,花萼的长度宽度,分类变量为setosa, versicolor 这个例子来自《机器学习实战》,具体数据集看文章末尾提示获取。数据为了简单起见,仅提供0~9,10个数字的识别。需要识别的数字你可以看做是被图像处理软件处理为了32*32的黑白图像。 至于图像版本的数据,你可以找到《手写数字的光学识别》一文(登载于2010年的UCI机器学习资料库中)的数据集合,并下载它。

    1.1K110

    机器学习中算法模型的区别

    对于初学者来说,这很容易让人混淆,因为“机器学习算法”经常机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢,还是不一样的东西? 你可以看到一个特定的机器学习算法另一个特性算法相比的计算效率。 学术界可以设计出全息你的机器学习算法,而机器学习实践者可以在他们的项目中使用标准的机器学习算法。 该模型由系数(数据)向量组成,这些系数(数据)作为输入的一行新数据相乘并求和,以便进行预测(预测过程)。 我们将数据保存为机器学习模型,以备后用。 算法模型框架 现在我们已经熟悉了机器学习的“算法”和机器学习的“模型”。 具体来说,就是对数据运行算法来创建模型。 因此,弄醒数据就是整个训练数据集,所有的工作都在预测算法中,即,一行新数据如何保存的训练数据集交互以作出预测。 K- 最近邻 算法:保存训练数据。 模型: 模型数据:整个训练数据集。

    2.5K10

    机器学习-原理、算法应用》配套PPT

    本文是SIGAI公众号文章作者编写的《机器学习》课程新版PPT,是《机器学习-原理、算法应用》一书的配套产品。 《机器学习-原理算法应用》一书被清华大学出版社评为2019年度畅销图书,感谢出版社和读者的大力支持! 此书已被多所高校采购作为机器学习深度学习课程教材。 配套课程PPT可用于高校的机器学习深度学习教学,以及在职人员培训时使用。我们将在后续免费提供习题集和配套PPT。为了帮助高校更好的教学,我们将会对课程PPT进行扩充优化,并免费提供给高校教师使用。 参考文献 [1] 机器学习-原理、算法应用,雷明著,清华大学出版社 本文为SIGAI原创 如需转载,欢迎发消息到本订阅号 全文PDF见http://www.tensorinfinity.com/paper

    2.3K30

    在线机器学习算法理论实践

    Online Learning(在线机器学习)是工业界比较常用的机器学习算法,在很多场景下都能有很好的效果。 ,μD]T Σ=⎡⎣⎢⎢⎢⎢⎢σ210⋮00σ22⋮0……⋱…00⋮σ2D⎤⎦⎥⎥⎥⎥⎥ Y是一维变量,是w特征向量x的内积,加入方差为β2的扰动: p(y∣w)=N(y∣xTw,β2) 根据上面的式子可以得出 先说说FTL(Follow The Leader)算法,FTL思想就是每次找到让之前所有损失函数之和最小的参数。 流程如下: FTRL算法就是在FTL的优化目标的基础上,加入了正规化,防止过拟合: w=argminw∑i=1tfi(w)+R(w) 其中,R(w)是正规化项。 FTRL算法的损失函数,一般也不是能够很快求解的,这种情况下,一般需要找一个代理的损失函数。

    4.7K11

    预测算法java实现吗_java 数据结构算法

    常见的预测算法有1.简易平均法,包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;2.移动平均法,包括简单移动平均法和加权移动平均法;3,指数平滑法,包括一次指数平滑法和二次指数平滑法,三次指数平滑法; 经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言,最近期的数据最能预示未来的情况,因而权重应大些。例如,根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。 可见,下期预测值又是本期预测值以a为折扣的本期实际值预测值误差之和。 、经济意义检验:就是根据模型中各个参数的经济含义,分析各参数的值是否分析对象的经济含义相符。    . ③|r|=0,XY无线性相关关系;|r|=1,完全确定的线性相关关系;0<|r|<1,XY存在一定的线性相关关系;|r|>0.7,为高度线性相关;0.3<|r|≤0.7,为中度线性相关;|r|

    8230

    Java编程内功-数据结构算法「排序算法分类介绍」

    事前估计方法通过分析算法的时间复杂度来判断哪个算法更优. 时间频度 一个算法花费的时间算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行的次数多,它花费时间就多.一个算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). T(n)不同,但是时间复杂度可能相同.如:T(n)=n^2+7n+6T(n)=3n^2+2n+2,他们的T(n)不同,但是时间复杂度都是O(n^2) 计算时间复杂度方法 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量.有的算法需要占用的临时工作单元数解决问题的规模n有关,它随着n的增大而增大,当n较大时,将占用较多的存储单元,例如快速排序和归并排序就属于这种情况 Java帮帮 非盈利学习社区 官网:www.javahelp.com.cn

    22020

    Java数据结构算法入门

    Java里面就是指String,而String里面是由chat[]来进行储存。 KMP算法: 这个算法一定要牢记,Java数据结构这本书里面针对字符串的查找匹配算法也只介绍了一种。 树总结: 树在Java里面应用的也比较多。非排序树,主要用来做数据储存和展示。而排序树,主要用来做算法和运算,HashMap里面的TreeNode就用到了红黑树算法。 但是毕竟单体应用的储存空间是有限的,所有在分布式环境下,应运而生了一致性Hash算法。 用意和hashCode的用意一样,只不过它是取模放在不同的IP机器上而已。 具体算法可以找一下相关资料。 而一致性Hash需要注意的就是默认分配的桶比较多些,而当其中一台机器挂了,影响的面比较小一些。 需要注意的是,相同的内容算出来的hash一定是一样的。 第二部分:Java基本算法 理解了Java数据结构,还必须要掌握一些常见的基本算法

    8450

    R语言机器学习(分类算法)朴素贝叶斯算法

    按这些术语,Bayes定理可表述为:后验概率 = (相似度*先验概率)/标准化常量,也就是說,后验概率先验概率和相似度的乘积成正比。 其实这种条件独立也不是在日常中看不到,比如Markov过程,再比如我们前面说的脊椎动物数据集的各个指标都可以看作条件独立的(前者是严格的,后者是近似的) 我们为了说明这个问题,使用Tom Mitchell的《机器学习 同时,NBC模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单。理论上,NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 朴素贝叶斯在文本挖掘中的算法 下面开始介绍Naive Bayes算法: 计算每个类别中的文档数目: for每篇训练文档: for每个类别: if 词条in 文档:增加该词条计数值,增加所有词条计数值 下面是一个使用Naive Bayes分类垃圾邮件的很小的例子,数据来自《机器学习实战》,在本文末尾有数据集下载提示。 这个邮件集合分为两个文件夹ham,spam,各有25封邮件。

    1.6K40

    javaopenssl的rsa算法

    pkcs1补齐方式,也可以设置为其他的,如 cipher = Cipher.getInstance("RSA/ECB/NoPadding")     另外加密的数据是byte格式,即无符号字符,因此常见的算法是利用 base64编码,将byte格式的转为String,因此这里也涉及到javaopenssl的base64编码相互转换的问题     两者的输出格式是不同的,主要体现在换行的位置上,对openssl而言 对于此,可以参考下面c的算法中的base64编码算法,屏蔽了换行的出现,这种情况下,java是可以解码openssl编码的结果的;相反,在openssl中,去掉换行后,也是可以处理java采用base64 ; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileReader; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException   采用openssl的rsa算法实现公私钥加解密,这里由于项目需求,公私钥是使用java生成的,因此需要在密钥的首行和最后一行添加标记,两者对比如下: --------java private

    2.1K81

    机器学习(二十五) ——adaboost算法实现

    机器学习(二十五)——adaboost算法实现 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 当进行监督学习时,除了使用某个分类器外,还可以将各个分类器结合起来使用,或者多次使用某个分类器,也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成 本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法,基础算法基于单层决策树。 二、bagging 首先,先介绍bagging算法,这个算法是一种自举汇聚法,方法如下: 1)获取数据源 假设样本容量为m,则进行m次放回抽样(即每次抽到样本后再将样本放回),获取一个新的样本集 3、完整adaboost算法 上面有了构建决策树后,就可以来实现完整的adaboost了。 五、总结 adaboost算法,可以理解为一个算法的大合集,里面可以放各种的内容,这里是以单层决策树为例,实际上可以放各种函数,有点类似svm的核函数的意义。

    80480

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析

      腾讯云代码分析(TCAP),用心关注每行代码迭代、助您传承卓越代码文化!精准跟踪管理代码分析发现的代码质量缺陷、代码规范、代码安全漏洞、无效代码,以及度量代码复杂度、重复代码、代码统计。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券