機器與機器指標

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機器學習筆記:ID3演算法建立決策樹(一)

ID3演算法的核心思想 以資訊熵的下降速度作為選取測試屬性的標準,所選的測試屬性是從根節點到當前節點的路徑上尚未被考慮的具有最高資訊增益的屬性。 維基百科上對ID3演算法有比較詳細的介紹:ID3維基 計算過程相關公式 xx是一個離散型的隨機變數,其概率分佈為 p(x)=P(X=x),x∈X p(x) […]

機器學習筆記之資訊熵、資訊增益和決策樹(ID3演算法)

決策樹演算法: 優點:計算複雜度不高,輸出結果易於理解,對中間值的缺失不敏感,可以處理不相關的特徵資料。 缺點:可能會產生過度匹配問題。 適用資料型別:數值型和標稱型。 演算法原理: 決策樹是一個簡單的為輸入值選擇標籤的流程圖。這個流程圖由檢查特徵值的決策節點和分配標籤的子葉節點組成。為輸入值選擇標 […]

像機器一樣思考(七) —— 跨應用思考

轉自:https://www.zybuluo.com/jtong/note/480426 (本文不適合初學者閱讀,目前只是為了方便培訓的時候預習而寫,也不適合無後續服務的人閱讀)  現在,我們把上一篇的應用變成網路版。這個時候,你至少有了兩個應用,一個客戶端應用,一個服務端應用。到這一刻,我們就算具 […]

機器語法糾錯能力新突破,微軟小英變身英語寫作老師

編者按:機器自動語法糾錯是自然語言處理領域的一個經典研究問題,由於能夠作為訓練資料的句對語料非常有限,機器語法糾錯能力長久以來始終無法達到理想的效果。最近,微軟亞洲研究院採用了一種全新的學習和推斷機制,在CoNLL-2014以及JFLEG兩個權威語法自動糾正評測資料集上,首次實現了機器語法自動檢查結 […]

機器學習筆記-6.5邏輯迴歸的代價函式及其求導

0- 背景 定義邏輯迴歸的代價函式時,不能夠像線性迴歸那樣,否則代價函式變成一個非函式,難以收斂到全域性最優。 1- 線性迴歸代價函式: 線性迴歸中的代價函式: J(θ)=12m∑i=1m(yi−hθ(xi))2 J(\theta )=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(y^{i} […]

機器學習方法:迴歸(二):稀疏與正則約束ridge regression,Lasso

歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 “機器學習方法“系列,我本著開放與共享(open and share)的精神撰寫,目的是讓更多的人瞭解機器學習的概念,理解其原理,學會應用。希望與志同道合的朋友一起交流,我剛剛設立了了一個技術交流QQ群:43 […]

機器學習方法:迴歸(一):線性迴歸Linear regression

歡迎轉載,轉載請註明:本文出自Bin的專欄blog.csdn.net/xbinworld。 開一個機器學習方法科普系列:做基礎回顧之用,學而時習之;也拿出來與大家分享。數學水平有限,只求易懂,學習與工作夠用。週期會比較長,因為我還想寫一些其他的,呵呵。 content: linear regress […]

機器學習筆記5:機器學習策略之方差和偏差

本文主要參考吳恩達的機器學習課程。   一、機器學習中的各種策略:       開發 一個完整的機器學習專案要經歷:使用訓練集訓練模型—>開發集調整模型引數—>測試集測試模型效果—>上線實際使用。   1. 如果模型在訓練集上表現不好,可採取的策 […]

機器學習筆記(九)聚類演算法及實踐(K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering)

這一週學校的事情比較多所以拖了幾天,這回我們來講一講聚類演算法哈。 首先,我們知道,主要的機器學習方法分為監督學習和無監督學習。監督學習主要是指我們已經給出了資料和分類,基於這些我們訓練我們的分類器以期達到比較好的分類效果,比如我們前面講的Logistic迴歸啊,決策樹啊,SVM啊都是監督學習模型。 […]