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机器学习

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全部文章 / 机器学习（共8篇）

GAN 生成对抗网络

生成模型判别模型密度估计样本生成 WGAN GAN WGAN-GP 网上有讲，GAN对文本生成的研究基本都涉及到强化学习 GAN基本用于图形这一块，但也看到用于协议、MP3、bmp等图卷积神经网络 SAFE: Self-Attentive Function Embeddings f...

2020-07-22

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Tensorflow

新手入门 pyImageSearch

2020-07-22

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监督学习-分类模型2-支持向量机（Support Vector Classifier）

模型介绍图2-5中 H 1 H_1 H1...

2020-07-22

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监督学习-分类模型3-朴素贝叶斯（Naive Bayes）

模型介绍朴素贝叶斯与前述基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同，朴素贝叶斯分类器的构造基础是贝叶斯理论。抽象一些说，朴素贝叶斯分类器会单独考量每一维度特征被分类的条件概率，进而综合这些概率并对其所在的特征向量做出分类预测。因此，这个模型的基本数学假设是：各个维度上的特征被分类的条...

2020-07-22

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监督学习-分类模型4-K近邻（k-nearest neighbor, k-NN）

模型介绍 K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。看下图：有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。 ...

2020-07-22

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监督学习-分类模型5-决策树（Decision Tree）

模型介绍逻辑斯蒂回归和支持向量机模型，都在某种程度上要求被学习的数据特征和目标之间遵照线性假设。然而，许多现实场景下，这种假设是不存在的。比如，如果要借由一个人的年龄来预测患流感的死亡率。如果采用线性模型假设，那么只有两种情况：年龄越大死亡率越高或年龄越小死亡率越高。而实际上，年龄与因流感而死亡...

2020-07-22

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监督学习-分类模型6-集成模型（Ensemble）

模型介绍常言道：“一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮”。集成分类模型便是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。具体分为两种：一种是利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则作出最终的分类决策。代表模型有随机森林分类器（Random Fore...

2020-07-22

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监督学习7-回归模型-线性回归器（Linear Regression）

回归问题和分类问题的区别在于，其待测目标是连续变量，比如：价格、降水量等等。模型介绍线性分类器为了便于将原本在实数域上的结果映射到（0，1）区间，引入了逻辑斯蒂函数。而在线性回归问题中，由于预测目标直接是实数域上的数值，因此优化目标就更为简单，即最小化预测结果与真实值之间的差异。当使...

2020-07-22

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