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机器学习

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全部文章 / 机器学习（共9篇）

支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）

转载来自：支持向量机通俗导论

2019-01-11

0 428

贝叶斯(Bayes)——算法概念梳理与实际应用

基本概念导引：贝叶斯法是关于随机事件A和B的条件概率和边缘概率的。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。为完备事件组，即在贝叶斯法则中，每个名词都有约定俗成的名称： P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面...

2018-12-29

0 463

什么是过拟合、欠拟合以及对应措施

原大白话给你说清楚什么是过拟合、欠拟合以及对应措施 </div> <div class="operating"> ...

2018-12-13

0 1123

机器学习特征工程之数据降维

为什么进行特征选择？冗余：部分特征的相关度较高，容易消耗计算性能。噪声：部分特征对预测结果有影响。特征选择是什么特征选择API sklearn.feature_selection.VarianceThold 主成分分析PCA PCA是什么？本质：PCA是一种...

2018-07-09

0 344

机器学习特征工程之特征预处理

特征预处理是什么？通过特定的统计方法（数学方法）讲数据转换成算法要求的数据。数值型数据：归一化标准化缺失值类别型数据：one-hot编码时间类型：时间的切分特征选择的意义在对数据进行异常值、缺失值、数据转换等处理后，我们需要从当前数据集中选出有意义的特...

2018-07-09

0 415

机器学习特征工程之特征抽取

1.数据集数据集是特征抽取的源数据。常用数据集的结构组成：特征值+目标值。可用数据集： kaggle网址：http://www.kaggle.com/datasets UCI数据集：http://archive.ics.uci.edu/ml scikit-learn网址：htt...

2018-07-09

0 432

机器学习算法入门介绍

本文共涉及三个问题： 1.机器学习开发流程 2.机器学习算法分类 3.机器学习模型是什么我们做什么？分析大量数据分析具体业务应用常见算法特征工程、调参数、优化我们应该怎么做？学会分析问题，使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务。掌握算法基本思...

2018-07-09

0 498

机器学习（一）

1.机器学习概念一个程序被认为能从经验E中学习，解决任务 T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序序在处理 T 时的性能有所提升。机器学习使用实例数据或过去的经验训练计算机来优化某种性能标准。我们有依赖于某些参数的模型，而学习就是执行计算机程序，利用训练数据或以往经验...

2017-12-05

0 319

监督学习--分类与回归的区别

其实回归问题和分类问题的本质一样，都是针对一个输入做出一个输出预测，其区别在于输出变量的类型。分类问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的类别（如：+1，-1），是一种定性输出，也叫离散变量预测；回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种...

2017-11-02

0 354