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機器學習筆記(三) 線性迴歸及梯度下降演算法

線性迴歸可以說是機器學習演算法中最基礎的一種了,而且我想大部分人在沒有聽說過機器學習的時候就已經學過或者用過這樣的一種方法了。 簡單的來說,線性迴歸就是利用一系列特徵的一個線性組合來進行預測,只有一個特徵的時候,通常稱為一元線性迴歸,多個特徵則稱為多元線性迴歸,通常表示如下。 不過通常我們對線性迴歸 […]

機器學習筆記(一) 邏輯斯蒂迴歸LR

 本文是在學習完李航老師的《統計學習方法》後,在網上又學習了幾篇關於LR的部落格,算是對LR各個基礎方面的一個回顧和總結。 一 簡述   邏輯斯蒂迴歸是一種對數線性模型。經典的邏輯斯蒂迴歸模型(LR)可以用來解決二分類問題,但是它輸出的並不是確切類別,而是一個概率。        在分析LR原理之前 […]

機器學習筆記四:線性迴歸回顧與logistic迴歸

一.再看線性迴歸 之前我們選擇線性迴歸的時候,只是認為那些資料看上去很符合線性的樣子,選擇最小平方損失函式的時候,也是直接提出來的,沒有考慮過為什麼會是這個樣子。接下來就從概率的角度來解釋這些問題。 首先假設目標變數和輸入與下面這個方程相關: 其中是一個誤差項(error term),來捕捉一些我們 […]

機器學習筆記九:K近鄰演算法(KNN)

一.基本思想 K近鄰演算法,即是給定一個訓練資料集,對新的輸入例項,在訓練資料集中找到與該例項最鄰近的K個例項,這K個例項的多數屬於某個類,就把該輸入例項分類到這個類中。如下面的圖: 通俗一點來說,就是找最“鄰近”的夥伴,通過這些夥伴的類別來看自己的類別。比如以性格和做過的事情為判斷特徵,和你最鄰近 […]

機器分配

題意 總公司擁有高效生產裝置M臺,準備分給下屬的N個公司。各分公司若獲得這些裝置,可以為國家提供一定的盈利。問:如何分配這M臺裝置才能使國家得到的盈利最大?求出最大盈利值。其中M《=15,N〈=10。分配原則:每個公司有權獲得任意數目的裝置,但總檯數不得超過總裝置數M。 分析 f[i,j]表示第i個 […]

機器學習筆記(十四)概率圖模型

14.概率圖模型 14.1隱馬爾可夫模型 1、概率模型 機器學習是根據一些已觀察到的證據(如訓練樣本)來對感興趣的未知變數(如類別標記)進行估計和預測。概率模型(probabilistic model)提供了一種描述框架,將學習任務歸結於計算變數的概率分佈 在概率模型中,利用已知變數推測未知變數的分 […]

機器能做中/高考英語試題嗎?

編者按:能否理解自然語言一直以來都是衡量人工智慧技術水平的重要標準之一。而近幾年,自然語言處理技術的發展十分迅速,就在今年1月,微軟亞洲研究院機器閱讀系統R-NET模型在SQuAD文字理解挑戰賽中的EM值上率先超越了人類水平。那麼除了SQuAD,還有什麼測試集能測試機器的閱讀理解能力呢?本文中,來自 […]