别不信?论上镜率这几个算法都数一数二

算法和数据结构构成了软件世界。本周几张日签就介绍下被广泛运用的几种算法,小编仿佛搞起了“抽象画”[]。

1

日签说明:现实生活中,我们经常会通过投票,开会等方式,以做出更加可靠的决策。集成学习就与此类似。它的哲学思想来自古老的“三个臭皮匠赛过诸葛亮”(中国文化果然那啥)。集成学习擅长的应用场景包含特征选择、分类和回归。

2

日签说明:支持向量机算是一个入门级的算法。它的原理可以用一张图说明:

假设桌子上放满了蓝色和红色玻璃球,svm就是试图找到一根棍子,使其出现在最佳位置,将这些球分开并保证棍子到球两边都有最大的空隙。

3

日签说明:KNN乃是十大最有影响力的数据挖掘算法之一,该算法是一种有监督的挖掘算法。“你的收入等于你最亲近的五个朋友的平均值”,这即是一个统计结果也是一个统计方法,KNN就系出于此。

4

日签说明:AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。

5

日签说明:神经网络的构筑理念是受到生物的神经网络运作启发而产生的。人工神经网络则是把对生物神经网络的认识与数学统计模型相结合,借助数学统计工具来实现。另一方面在人工智能学的人工感知领域,我们通过数学统计学的方法,使神经网络能够具备类似于人的决定能力和简单的判断能力,这种方法是对传统逻辑学演算的进一步延伸。

(神经网络的原理图示)

  • 发表于:
  • 原文链接:http://kuaibao.qq.com/s/20171208G0PELL00?refer=cp_1026

扫码关注云+社区