量化投资学习笔记26——机器学习算法概览
之前一段时间学习了线性回归,逻辑回归,支持向量机和朴素贝叶斯几个机器学习的算法,并用kaggle的泰坦尼克号问题做了实操。我很早就想学习机器学习了,因为是非专业人士...
机器学习中的聚类算法演变及学习笔记
本文主要介绍机器学习中聚类算法的演变路径。一、相似性衡量方法 二、基于划分的聚类 三、基于密度的聚类 四、基于概率模型的聚类 五、 ...
学习笔记155—机器学习之分类器——Matlab中各种分类器的使用总结(随机森林、支持向量机、K近邻分类器、朴素贝叶斯等)
Matlab中常用的分类器有随机森林分类器、支持向量机(SVM)、K近邻分类器、朴素贝叶斯、集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下:首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明: train_data——训练样本,矩阵的每一行数据构成一个...
线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点) 3种类型的梯度下降算法总结李宏毅机器学习笔记2:Gradient Descent(附带详细的原理推导过程) 任何模型都会面临过拟合问题,所以我们也要对逻辑回归模型进行正则化考虑。常见的有L1正则化和L2正则化。
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR):(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291...
机器学习框架ML.NET学习笔记【4】多元分类之手写数字识别
一、问题与解决方案通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片、已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记。其中第0列是序号(不参与运算)、1-64列是像素值、65列是结果。我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法。 二、源码 先...
统计学习方法笔记——一、统计学习(机器学习)基础知识(上)
1.1 统计学习统计学习也称统计机器学习主要特点:以计算机及网络为平台,建立在计算机及网络之上以数据为研究对象,是数据驱动的学科统计学习的目的是对数据进行预测和分析...
Python机器学习笔记:朴素贝叶斯算法
完整代码及其数据,请移步小编的GitHub传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearning...
Python机器学习笔记:K-近邻(KNN)算法
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Python机器学习笔记:Logistic Regression
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机器学习基石笔记:02 Learning to Answer Yes/No
机器学习基石笔记:02 Learning to Answer Yes/No 一、Perceptron Learning Algorithm(一)算法原理PLA本质是二元线性分类算法,即用一条线/一个面/一个超平面将1、2维/3维/4维及以上数据集根据标签的不同一分为二。算法确定后,根据\(W\...
机器学习基石笔记:04 Feasibility of Learning
机器学习基石笔记:04 Feasibility of Learning 机器学习是设计算法\(A\),在假设集合\(H\)里,根据给定数据集\(D\),选出与实际模式\(f\)最为相近的假设\(g\)(\(g\)可能与\(f\)相同,也可能不同)。那什么情况下学习是可行的?即保证\(g\)和\...
【原】机器学习公开课 目录(课程笔记、测验习题答案、编程作业源码)...持续更新...
之前看过的机器学习课程。本文是相关课程笔记、习题答案、作业源码的电梯。1 Coursera 斯坦福机器学习课程,Andrew Ng1.1 说明课程地址和软件下载Co...
Python机器学习笔记:常用评估模型指标的用法
在机器学习中,性能指标(Metrics)是衡量一个模型好坏的关键,通过衡量模型输出y_predict和y_true之间的某种“距离”得出的。对学习器的泛化性能进行评...
机器学习&数据挖掘笔记_18(PGM练习二:贝叶斯网络在遗传图谱在的应用)
前言:这是coursera课程:Probabilistic Graphical Models上的第二个实验,主要是用贝叶斯网络对基因遗传问题进行一些计算。具体实验内容可参考实验指导教材:bayes network for genetic inheritance. 大家可以去上面的链接去下载实验材料和...
郑捷《机器学习算法原理与编程实践》学习笔记(第四章 推荐系统原理)(二)kmeans
(上接第二章)4.3.1 KMeans 算法流程算法的过程如下:(1)从N个数据文档随机选取K个文档作为质心(2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类(3)重新计算已经得到的各个类的质心(4)迭代(2)~(3)步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值,算法结束。4.3....
[机器学习笔记]奇异值分解SVD简介及其在推荐系统中的简单应用
本文先从几何意义上对奇异值分解SVD进行简单介绍,然后分析了特征值分解与奇异值分解的区别与联系,最后用python实现将SVD应用于推荐系统。1.SVD详解SVD(singular value decomposition),翻译成中文就是奇异值分解。SVD的用处有很多,比如:LSA(隐性语义分析)、...
机器学习笔记之三-yolov3+win7+vs2017+gpu+opencv编译
1、环境安装1.1 vs2017+cuda9.1+cudnn7.0可以和tensorflow一起安装网上教程多,不多说。 唯一需要注意的是vs2017要安装好2015版本的工具集v1401.2 opencv3.4.0 winpack版解压,注意目录位置,后续会用到1.3 然后你需要找到自己...
机器学习笔记(六) ---- 支持向量机(SVM)【华为云技术分享】
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/102663611 支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学...
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机6SVM总结
12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me12.6SVM总结推荐使用成熟的软件包用以解决 SVM 最优化问题的软件很复杂,且已经有研究者做了很多年数值优化。因此强烈建议使用高优化软件库中的一个,而不是尝试自己落实一些框架。有许多好的软件库,NG用得最多的两个是 libli...
机器学习入门学习笔记:(一)BP神经网络原理推导及程序实现
机器学习中,神经网络算法可以说是当下使用的最广泛的算法。神经网络的结构模仿自生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,想下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位;如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激活,否则不被激活。误差逆传播算法(error back ...