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USING INDUCTION TO DESIGN 使用归纳法设计算法【全文翻译】

这篇文章在进行组合算法设计和教学过程中展示了一种基于数学归纳法的方法,尽管这种方法并不能涵盖设计算法时的所有可能方法,但它包含了大部分已知的技术方法。同时这种方法也提供了一个极好的并且也是直观的结构,从而在解释算法设计的时候显得更有深度。这种方法的核心是通过对数学定理证明过程中和设计组合算法过程中的两种智力过程进行类比。尽管我们承认这两种过程是为不同的目的服务的并且取得的是不同类型的结果,但是这两者要比看上去的更加相似。这种说法可以通过一系列的算法例子得到验证,在这些算法中都可以采用这种方法进行设计和解释。我们相信通过学习这种方法,学生能够对算法产生更多的热情,也能更深入更好的理解算法。

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支持向量机(SVM)的分析及python实现「建议收藏」

(本文所有代码都是基于python3.6的,数据及源码下载:传送门 ##引言 今天我们算是要来分享一个“高级”的机器学习算法了——SVM。大家自学机器学习一般都会看斯坦福的CS229讲义,初学者们大都从回归开始步入机器学习的大门。诚然回归学习起来与使用起来都很简单,但是这能达到我们的目的么?肯定不够的,要知道,我们可以做的不仅仅是回归。如果我们把机器学习算法看作是一种带斧子,剑,刀,弓,匕首等的武器,你有各种各样的工具,但你应该学会在正确的时间使用它们。打个比方,我们通常认为“回归”是一种能够有效地切割和切割数据的剑,但它不能处理高度复杂的数据。相反,“支持向量机”就像一把锋利的刀——它适用于更小的数据集(因为在大数据集上,由于SVM的优化算法问题,它的训练复杂度会很高),但它在构建模型时更加强大和有效。 ##什么是支持向量机 “支持向量机”(SVM)是一种监督机器学习算法,可用于分类或回归挑战。然而,它主要用于分类问题。在这个算法中,我们将每一个数据项作为一个点在n维空间中(其中n是你拥有的特征数)作为一个点,每一个特征值都是一个特定坐标的值。然后,我们通过查找区分这两个类的超平面来进行分类。如下图所示:

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深度学习500问——Chapter02:机器学习基础(1)

机器学习起源于上世纪50年代,1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序,这个程序具有学习的能力,它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念,它是一个结合了多个学科,如概率论、优化理论、统计等,最终在计算机上实现自我获取新知识,学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集,目前已经发展处许多有用的方法,比如支持向量机,回归,决策树,随机森林,强化学习,集成学习,深度学习等等,一定程度上可以帮助人们完成一些数据预测,自动化,自动决策,最优化等初步替代脑力的任务。本章我们主要介绍下机器学习的基本概念、监督学习、分类算法、逻辑回归、代价函数、损失函数、LDA、PCA、决策树、支持向量机、EM算法、聚类和降维以及模型评估有哪些方法、指标等等。

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