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全部文章（共17篇）

深度学习之线性回归（单层网络）

深度学习是机器学习的一个分支。多层感知机可以摆脱早期离散传输函数的束缚，使用sigmoid或tanh等连续函数模拟神经元对激励的响应，在训练算法上则使用Werbos发明的反向传播BP算法。线性回归：单层网络读数据定义模型： nd.dot(X, w)+b 函数：net(X)损失函数：用平方误...

2019-08-01

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Adaboost

Adaboost算法Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。算法概述1、先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器； 2、将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通...

2019-07-31

0 536

K-mean

k-mean分类是示例式学习，要求分类前明确各个类别，并断言每个元素映射到一个类别，而聚类是观察式学习，在聚类前可以不知道类别甚至不给定类别数量，是无监督学习的一种。算法描述1、为中心向量c1, c2, …, ck初始化k个种子2、分组:（1）将样本分配给距离其最近的中心向量（2）由这些样本构造不相...

2019-07-31

0 522

PCA

4.降低维度算法（PCA）主成分分析（PCA）用于通过减少变量的数量来使数据易于探索和可视化。这是通过将数据中的最大方差捕获到一个称为“主要成分”的轴上的新的坐标系来完成的。每个组件是原始变量的线性组合，并且彼此正交。组件之间的正交性表明这些组件之间的相关性为零。第一个主成分捕捉数据中最大变化的方向...

2019-07-31

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支持向量机

3.SVM（支持向量机）https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/svm-1.html一、什么是支持向量机(SVM)?1、支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用...

2019-07-31

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7.30的工作学习

知识点1:python读取json文件，并把内容转化为字典 import json with open("/User/Downloads/trace.json",'r') as f: context=f.read() temp=json.loads(contex...

2019-07-30

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机器学习2

2.贝叶斯方法贝叶斯方法算法是基于贝叶斯定理的一类算法，主要用来解决分类和回归问题。常见算法包括：朴素贝叶斯算法。贝叶斯定理：贝叶斯定理简单来说就是用先验概率和条件概率求出另外的条件概率。应用：一个电子邮件为垃圾邮件或非垃圾邮件条件概率公式：朴素贝叶斯假设特征之前相互独立，举例：经典的垃圾邮件过滤...

2019-07-30

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