吭哧吭哧埋头干

机器学习

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全部文章 / 机器学习（共16篇）

【神经网络】神经网络结构在命名实体识别（NER）中的应用

命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下图。它是NLP领域中一些复杂任务（例如关系抽取，信息检索等）的基础。 NER一直是NLP领域中的研究热点，从早期基于词典和规则的方法，到传统机器学习的方法，...

2017-10-17

0 743

【神经网络】LSTM 网络

Long Short Term 网络—— 一般就叫做 LSTM ——是一种 RNN 特殊的类型，可以学习长期依赖信息。LSTM 由 Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出，并在近期被 Alex Graves进行了改良和推广。在很多问题，LSTM 都...

2017-10-09

0 433

【机器学习】粗糙集属性约简算法与mRMR算法的本质区别

1. 粗糙集属性约简算法仅仅选出属性重要度大的条件加入约减中，没有考虑约简中条件属性相互之间的冗余性，得到的约简往往不是都必要的，即含有冗余属性。 2. mRMR算法则除了考虑特征与类别之间的相关性，还考虑特征与特征之间的冗余度，约束特征与类别最大相关，特征与特征最小冗余。 3. 根据mRMR算...

2017-06-28

0 401

【机器学习】DBSCAN Algorithms基于密度的聚类算法

一、算法思想： DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足...

2017-06-20

0 603

【机器学习】EM的算法

EM的算法流程：初始化分布参数θ；重复以下步骤直到收敛： E步骤：根据参数初始值或上一次迭代的模型参数来计算出隐性变量的后验概率，其实就是隐性变量的期望。作为隐藏变量的现估计值： M步骤：将似然函数最大化以获得新的参数值：...

2017-06-19

0 540

【机器学习】K-means聚类算法与EM算法

初始目的　　将样本分成K个类，其实说白了就是求一个样本例的隐含类别y，然后利用隐含类别将x归类。由于我们事先不知道类别y，那么我们首先可以对每个样例假定一个y吧，但是怎么知道假定的对不对呢？怎样评价假定的好不好呢？　　我们使用样本的极大似然估计来度量，这里就是x和y的联合分布P（x,y）了。...

2017-06-19

0 489

【机器学习】判别模型和生成模型

判别式模型（discriminative model）产生式模型（generative model）特点寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异对后验概率建模，从统计的角度表示数据的分布情况，能...

2017-06-19

0 686

【Math】证明：实对称阵属于不同特征值的的特征向量是正交的

证明：实对称阵属于不同特征值的的特征向量是正交的. 设Ap=mp,Aq=nq,其中A是实对称矩阵,m,n为其不同的特征值,p,q分别为其对应得特征向量.　　则　　p1(Aq)=p1(nq)=np1q　　　　　(p1A)q=(p1A1)q=(AP)1q=(mp)1q=mp1q　　因为　p1(Aq)=...

2017-06-16

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【Math】协方差矩阵

一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：　　均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。 ...

2017-06-16

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【机器学习】主成分分析PCA（Principal components analysis）

1. 问题真实的训练数据总是存在各种各样的问题：　　1、比如拿到一个汽车的样本，里面既有以“千米/每小时”度量的最大速度特征，也有“英里/小时”的最大速度特征，显然这两个特征有一个多余。　　2、拿到一个数学系的本科生期末考试成绩单，里面有三列，一列是对数学的兴趣程度，一列是复习时间，还有一列...

2017-06-16

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