通过讲解PCA算法的原理，使大家明白降维算法的大致原理，以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践，帮助大家体会算法的作用。
《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 前面推送中，我们介绍了高斯混合模型（GMM）的聚类原理，以及聚类求解的公式推导，如果您想了解这部分，请参考之前的推送： 机器学习高斯混合模型：聚类原理分析（前篇） 机器学习高斯混合模型（中篇）：聚类求解 总结来说，GMM是非常好的聚类利器，它不光能给出样本所属的类别，还能给出属于每个类别的概率，进而转化成得分值，有时所属每个簇的得
一致性哈希算法在很多领域有应用，例如分布式缓存领域的 MemCache，Redis，负载均衡领域的 Nginx，各类 RPC 框架。不同领域场景不同，需要顾及的因素也有所差异，本文主要讨论在负载均衡中一致性哈希算法的设计。
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法，计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下：
纵观这么多年，今年的技术面试是真的麻烦，不知道被哪家公司带坏了，所有的公司都开始考算法题。 我不排斥算法，它可以考察思维、考察编码习惯、考察基础能力；
在网上搜索了下，使用Java做一些简单的数据分析的比较少，大多数都是使用Python和Scala语言引入的内置库或者第三方库。而在Java中的篇幅介绍少之又少，所以也衍生出来了想要写几篇详细的介绍，用来介绍我Java区的数据分析的文章。上一篇介绍了Commons-math3如何引入以及包架构，本篇想详细介绍下其中的类StatUtils。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
曾三次迈进知乎的大门，面试算法工程师岗位。特整理了一些相关问题供大家研究，并附上了一些大佬的建议供大家参考。更多关于算法工程师职位介绍以及面试准备等问题可以在微信公众号后台留言，我会及时的回复大家。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
本文为你讲解模型偏差、方差和偏差-方差权衡的定义及联系，并教你用Python来计算。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍什么是偏差和方差，并从偏差和方差这种更高更全面的视角来探讨模型过拟合和欠拟合，最后提出在算法层面上主要解决高方差，并提出五条解决高方差的手段。
Chapter 20、Bias and Variance: The two big sources of error(偏差和方差是误差的两大来源)
方差是统计学中用来度量一组数据分散程度的重要指标。它反映了数据点与其均值之间的偏离程度。在数据分析和机器学习中，方差常用于描述数据集的变异情况
本文介绍了偏差和方差的概念，以及如何从偏差和方差的角度来解释一个算法的泛化性能。同时，本文还介绍了Bagging和Boosting这两种集成学习的方法，以及它们如何降低模型的偏差和方差。
从去年年底开始，我们团队一直在做一款能够给电商商品自动拍照的智能硬件。拍完照后，会将商品的套图在电商平台上进行展示。
假设你的训练集，开发集和测试集都来自同一分布。那么你会觉得获取更多的训练数据就可以提高性能，对吗？ 尽管更多的数据是无害的，但它并不是总会像我们所期望的那样有用。获取更多的数据需要耗费很多时间。所以，你需要什么什么时候该增加数据量，什么时候不该增加。 机器学习中有两个主要的错误来源：偏差和方差。理解它们有助于你觉得是否添加数据，以及其它提高性能的策略，这将会很好的利用你的时间。 假设你正在构建一个错误率为5%的猫咪识别器。目前，你的训练集错误率为15%，并且你的开发集错误率为16%，在这种情况下，添加数据可能不会有太大的帮助。你应该关注其它的办法。实际上，在你的训练集上添加更多的样本只会让你的算法难以在训练集上做的更好。（后面的章节我会解释原因） 如果你在训练集上的错误率为15%（85%的准确率），但是你的目标是5%的错误率（95%的准确率），那么第一个要解决的问题是提高算法在训练集上的性能。你的开发/测试集上的性能通常比训练集差。所以，如果算法在见过的样本上得到了85%的准确率，那么是不可能在没见过的样本上得到95%的准确率的。 假设如上述你的算法在开发集上有16%的错误率（84%的准确率）。我们将这16%的错误分为两部分： • 首先，算法在训练集上的错误率。在本例中，它是15%。我们非正式的认为这是算法的偏差(bias)。 • 其次，算法在开发（或测试）集上比训练集差多少。在本例中，开发集比训练集差1%。我们非正式的认为这是算法的方差(Variance)[1]。 学习算法的一些改变能解决错误的第一个组成部分——偏差，并且提高算法在训练集上的性能；一些改变能解决第二个组成部分——方差，并帮助算法从训练集到开发/测试集上得到更好的泛化[2] 。 为了选择最有希望的改变，了解这两组错误中哪个更值得去解决是非常有用的。 培养你对于偏差和方差的感觉可以帮你在优化算法上有非常大的帮助。
假设你的训练集，开发集和测试集都来自同一分布。那么你会觉得获取更多的训练数据就可以提高性能，对吗？ 尽管更多的数据是无害的，但它并不是总会像我们所期望的那样有用。获取更多的数据需要耗费很多时间。所以，你需要什么什么时候该增加数据量，什么时候不该增加。 机器学习中有两个主要的错误来源：偏差和方差。理解它们有助于你觉得是否添加数据，以及其它提高性能的策略，这将会很好的利用你的时间。 假设你正在构建一个错误率为5%的猫咪识别器。目前，你的训练集错误率为15%，并且你的开发集错误率为16%，在这种情况下，添加
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成；
吴恩达老师课程原地址: https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本
总有小伙伴问我，自己适不适合做程序员，该向哪个方向发展？ 今天就帮你测试一下，看图：
在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法，在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一，最近准备撸一个人脸识别算法，也会频繁用到PCA，本文就带着大家一起来学习PCA算法。
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) …
本文内容均来自吴恩达的《机器学习训练秘籍》，算是对其的概括以及自身对该书的理解感悟
大部分强化学习算法中需要用到值函数（状态值函数或者动作值函数），估计值函数的方法主要有时序差分(Temporal-difference, TD)算法和蒙特卡罗(Monte Carlo, MC)方法。这些方法各有优缺点，TD算法的估计量具有高偏差(Bias)低方差(Variance)的特点，相反，MC算法的估计量具有低偏差高方差的特点。Hajime在2000年提出了一种巧妙地在偏差与方差间找平衡的方法，称为
【导语】正值求职、跳槽季，无论你是换工作还是找实习，没有真本事都是万万不行的，可是如何高效率复习呢？之前我们给大家推荐了一份 Python 面试宝典，收藏了近 300 道面试题，今天为为家精心准备了一份 AI相关岗位的面试题，帮大家扫清知识盲点，自信上场！
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。
读完 机器学习基础 之后，你已经知道了到底什么是机器学习以及机器学习的学习任务。在这篇给大家介绍一些机器学习中必须要了解的几个算法常识，这些算法常识在之后从事机器学习方面研究和工作时是非常重要的。
本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
今天是机器学习专题的第27文章，我们一起来聊聊数据处理领域的降维(dimensionality reduction)算法。
贝叶斯优化是一种黑盒优化算法，用于求解表达式未知的函数的极值问题。算法根据一组采样点处的函数值预测出任意点处函数值的概率分布，这通过高斯过程回归而实现。根据高斯过程回归的结果构造采集函数，用于衡量每一个点值得探索的程度，求解采集函数的极值从而确定下一个采样点。最后返回这组采样点的极值作为函数的极值。这种算法在机器学习中被用于AutoML算法，自动确定机器学习算法的超参数。某些NAS算法也使用了贝叶斯优化算法。
• 添加更多的训练数据：这是最简单也是最可靠的一种方式来处理方差，只要你能访问大量的数据并有足够的计算能力来处理它们。
如果你的学习算法存在着高方差，则可以尝试下面的技术： • 添加更多的训练数据：这是最简单也是最可靠的一种方式来处理方差，只要你能访问大量的数据并有足够的计算能力来处理它们。 • 加入正则化（L2 正则化，L1 正则化，dropout）：这项技术可以降低方差，但却增大了偏差。 加入提前终止（比如根据开发集误差提前终止梯度下降）：这项技术可以降低方差但却增大了偏差。提前终止（Early stopping）有点像正则化理论，一些学者认为它是正则化技术之一。 • 通过特征选择减少输入特征的数量和种类：这种技
我们在调试一个学习算法时，通常会用学习曲线（Learning Curves）观察机器学习算法是否为欠拟合或过拟合。
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据，但是特征太多，你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征，但是感觉某些特征之间的相关性太高了，比如用户月消费预测的时候，你选了用户身高以及用户性别这两个特征，一般男生的身高比较高，你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够，内存只有4个G，装不下太大的矩阵，但是你又不想减少训练数据，N
本文主要介绍基于集成学习的决策树算法，通过学习得到的的决策树基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
《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 到现在，已经总结了机器学习的： 回归算法之最小二乘方，脊回归，套索回归； 分类算法之逻辑回归，决策树分类，朴素贝叶斯决策，半朴素贝叶斯决策 聚类算法之高斯混合模型，解决这个模型选择了期望最大算法（EM算法） 介绍的以上算法都带有详细的原理介绍，例子阐述，代码实现（大部分都是自己编写不掉sklearn的包） 体会了机器学习的基本回归
25 减少可避免偏差的方法 如果你的学习算法是高可避免偏差的话，你可以尝试以下办法: • 增加模型大小 (如神经元和层数): 该方法可以减少偏差，因为它可以让你更好的适应训练集。如果你发现该方法增加了方差，那么使用正则化方法，它通常可以消除方差的增加。 • 基于错误分析修改输入特征: 假设错误分析启发你去创建额外的特征，以帮助算法消除特定类别的错误。（我们将在下一章进一步讨论）这些新特征可能有助于减少偏差和方差。理论上来说，增加更多的特征可能会增加方差，如果你发现方差增加了，那么使用正则化的方法，它通常
在训练过程中，每层输入的分布不断的变化，这使得下一层需要不断的去适应新的数据分布，这就会让训练变得非常复杂而且缓慢。为了解决这个问题，就需要设置更小的学习率、更严格的参数初始化。通过使用批量归一化(Batch Normalization, BN)，在模型的训练过程中利用小批量的均值和方差调整神经网络中间的输出，从而使得各层之间的输出都符合均值、方差相同高斯分布，这样的话会使得数据更加稳定，无论隐藏层的参数如何变化，可以确定的是前一层网络输出数据的均值、方差是已知的、固定的，这样就解决了数据分布不断改变带来的训练缓慢、小学习率等问题。
变点检测是指在时间序列中发生了重大结构性断裂或者转变的点，这些变化可能是由于数据生成、技术或消费者行为等外部因素造成的。检测这些变点非常重要，因为它有助于我们理解和量化变化。我们需要及时准确地检测这些变化并立即发出警报。
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入 PCA算法是无监督学习专门用来对高维数据进行降维而设计，通过将高维数据降维后得到的低维数能加快
PCA： Principal Components Analysis，主成分分析法原理 1、引入
线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，以下简称LDA）是有监督的降维方法，在模式识别和机器学习领域中常用来降维。PCA是基于最大投影方差或最小投影距离的降维方法，LDA是基于最佳分类方案的降维方法，本文对其原理进行了详细总结。
“Advice for applying machine learning:——Diagnosing bias vs. variance”
大家好，又见面了，我是全栈君 编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算。下顺便研究R简单使用的语言。概率统计知识。
sklearn常用的API参数解析：sklearn.linear_model.LinearRegression
在我们的猫咪识别实例中，这个“想法”的错误率指的是——最优分类器的错误率接近0%，就像一个人可以很轻松的识别它。而且随时可以进行识别，我们希望机器也可以做到这点。 还有一些问题是比较困难的。例如：假设你建立了一个语音识别系统，并且发现有14%的音频杂音非常多，即使一个人也很难听出音频中在说什么。在这种情况下，这个“最优的”语音识别系统的误差大约为14%。 假设在这个语音识别系统中，你的算法效果如下： • 在训练集上的误差 = 15% • 在开发集上的误差 = 30% 在训练集上的效果接君最优误差14%。因此，在偏差和训练集上面进行改进是不会取得太大的效果的。然而这个算法并不适用于开发集；因此，由于方差的原因，在这里有很大的改进空间。 这个例子于上一章节的第三个例子类似，它有在训练集上有15%的误差，在开发集上有30%的误差。如果最优分类器的误差接近于0%的话，则训练集上有15%的误差改进空间非常大，减少偏差是非常有效的。但是如果最优错误率约为14%，那么近乎相同的训练集的数据告诉我们我们分类器是很难提高的。 对于最优错误率远大于0%的问题，这里有一个关于算法错误的更详细的分类。我们继续使用上面的语音识别示例，可以按如下方式分解在开发集上的30%误差。（在测试集上也可以类似进行错误分析） • 最优误差率 (“不可避免的偏差”): 14%. 假设我们认为，即使世界上最好的语言我们仍会有14%的误差，我们可以把这个看作为不可避免的部分。 • 可避免的偏差 : 1%.由训练集上的误差于最优误差的差值计算得到。3 • 方差 : 15%.训练集与开发集上误差的区别。 由我们之前的定义，我们定义这两者关系如下：4 偏差 = 最优误差（不可避免的偏差） + 可避免的偏差 这个可避免的偏差反映了你算法的在训练集上与最优分类器直接的差别。 方差的定义与之前的定义一样，从理论上讲，我们可以通过对大量训练集的训练，将方差减少到接近0%的水平。因此，如果数据量足够大，所有的方差都是可避免的，反之不可避免。
（自动编码器优化之主成分分析）从实例和数学背景的引导下详细的介绍了PCA的原理以及定义，并以旋转数据的角度论述其数据降维的实质，如何从降维之后的数据还原近似原始数据，以及如何选择主成分的个数。本篇文章将以简单的篇幅简单的介绍一下PCA在图像处理过程中的使用---降维。 为使PCA算法能有效工作，通常我们希望所有的特征 x[1], x[2], ... , x[n] 都有相似的取值范围（并且均值接近于0）。如果你曾在其它应用中使用过PCA算法，你可能知道有必要单独对每个特征做预处理，即通过估算每个特征 x[j]
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