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/ 机器学习算法
(共24篇)
机器学习算法之感知机算法
前言 感知机算法是一个比较古老的机器学习算法了,是Rosenblatt在1957年提出的,是神经网络和支持向量机的基础。感知机算法只能解决线性分类模型。 算法原理 1. 感知机算法的原始形式 感知机模型可以表示为:f(x)=sign(w*x+b) 其中w为权值,b为偏置,w * x表示内积,...
2019-10-29
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842
机器学习算法之线性判别分析(LDA多分类)
算法原理 紧接着上文:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/102690086 。在上文我们使用LDA实现了一个二分类任务。那么数据有大于2种类别,假设为C类,这时候怎么办呢?在上文我们定义的“类间散度矩阵” ...
2019-10-23
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2592
机器学习算法之线性判别分析(LDA二分类)
算法原理 线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)的原理比较简单,就是我们希望寻找到一条直线,然后我们将数据投影到这条直线上,使得这两种数据之间尽可能远离,并且同类数据尽可能聚集在一起。 假设我们有两类数据,也就是说这里是针对二分类问题以及对应的标签。数据...
2019-10-22
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1037
机器学习算法之脊回归
算法原理 所谓脊回归就是在线性回归的基础上加了一个L2正则化,而套索回归则是在线性回归的基础上加上L1正则化。关于线性回归的算法算法请看我的这篇博客:https://blog.csdn.net/just_sort/article/details/101216607 。在线性回归的基础上,脊回归的损...
2019-10-11
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913
机器学习算法之KMeans聚类
算法原理 聚类指的是把集合,分组成多个类,每个类中的对象都是彼此相似的。K-means是聚类中最常用的方法之一,它是基于点与点距离的相似度来计算最佳类别归属。 在使用该方法前,要注意(1)对数据异常值的处理;(2)对数据标准化处理(x-min(x))/(max(x)-min(x));(3)每一个...
2019-10-11
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688
机器学习算法之随机深林(bagging)
算法原理 随机森林是一个用随机方式建立的,包含多个决策树的集成分类器。其输出的类别由各个树投票而定(如果是回归树则取平均)。假设样本总数为n,每个样本的特征数为a,则随机森林的生成过程如下: 从原始样本中采用有放回抽样的方法选取n个样本; 对n个样本选取a个特征中的随机k个,用建立决策...
2019-10-08
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872
机器学习算法之决策树算法
前言 这里以ID3算法做二分类为例介绍决策树算法的原理。所谓决策树就是由一个个"决策"组成的树。决策树中,结点分为两种,放“决策依据”的是非叶结点,放“决策结果”的是叶结点。那么决策是什么呢?很简单,决策就是对于一个问题有多种答案,我们选择答案的过程就是决策,例如判断一个人的身...
2019-10-08
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567
机器学习算法之交替最小二乘法(ALS)
引入 我们知道很多豆瓣的用户都会对电影进行打分,根据这个评分,我们可能知道这些用户除了自己评过分之外的电影还偏好哪些电影?这是一个推荐问题,解决这类问题的算法被称作推荐算法。 算法原理 协同过滤 协同过滤简单来说是利用某兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息,个人通过合作的...
2019-09-30
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670
机器学习算法之朴素贝叶斯算法
算法原理 条件概率 条件概率表示在B=b成立的条件下,A=a的概率,记作P(A=a|B=b),或者说条件概率是指事件A=a在另外一个事件B=b已经发生的条件下的概率。联合概率、边缘概率、条件概率的关系如下: P ...
2019-09-29
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569
机器学习算法之KNN
原理 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 KNN算法不仅可以用于分类,还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居,将这些邻居的属性的平均值赋给该样本,就可以得到该样本的属性。 实现 如果按照原理来暴力实现的话,...
2019-09-27
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