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GreenArrow2017
5年前
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ClusterAlgorithm
聚类算法属于无监督学习,没有给出分类,通过相似度得到种类。 主要会讲四种:Kmeans均值,层次聚类,DBSCAN,谱聚类。 p=2时就说平时计算的几何距离,当p趋向于正无...
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GreenArrow2017
5年前
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Decision Tree
回顾上一篇文章讲到的聚合模型,三个臭皮匠顶一个诸葛亮。于是出现了blending,bagging,boost,stacking。blending有uniform和non-u...
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GreenArrow2017
5年前
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Factorization Machine
logistics regression algorithm model中使用的是特征的线性组合,最终得到的分割平面属于线性模型,但是线性模型就只能处理线性问题,所以对于非...
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GreenArrow2017
5年前
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Finale
这几篇博客介绍的第一个feature transform方法就是kernel。kernel先出现是在SVM里面,原因就是为了减少 內积计算的复杂度,把特征转换和內积计算结合...
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GreenArrow2017
5年前
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Label Propagation
Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法,也可以是说是一种划分小团体的算法。这...
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GreenArrow2017
5年前
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Matrix Factorization
机器学习的作用就是要从一堆数据中学习到学习到某种能力,然后用这种skill来预测未来的结果。比如一个电影推荐的例子,我们手上有很多的电影数据,现在就需要训练一个机器学习的模...
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GreenArrow2017
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GreenArrow2017
5年前
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Neural Network
重新回顾一下一开始学的PLA,preceptron learning Algorithm。PLA适用于二维及高维的线性可分的情况,如果是非线性可分的数据,如果使用PLA可能...
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GreenArrow2017
5年前
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Random Forest
上一篇是讲到了决策树,这篇就来讲一下树的集合,随机森林。 随机森林还是没有脱离聚合模型这块,之前学过两个aggregation model,bagging和decision...
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GreenArrow2017
5年前
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Softmax Classifier
softmax分类器和logistics regression有点像,softmax其实就是从logistics发张过来的。由于是多分类了,需要走更多的概率来表示每一个分类...
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GreenArrow2017
5年前
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Some methods of deep learning and dimensionality reduction
上一篇主要是讲了全连接神经网络,这里主要讲的就是深度学习网络的一些设计以及一些权值的设置。神经网络可以根据模型的层数,模型的复杂度和神经元的多少大致可以分成两类:Shall...
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GreenArrow2017
5年前
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The Optimization of the Adaboost and Gradient Boosted Decision Tree
再回到我们上篇文章讲到的Adaboost算法,我们要从Adaboost算法推导出GBDT。首先回顾一下上篇文章的Adaboost,主要思想就是把弱分类器集中起来得到一个强的...
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GreenArrow2017
5年前
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基于SVM的思想做CIFAR 10图像分类
回顾一下之前的SVM,找到一个间隔最大的函数,使得正负样本离该函数是最远的,是否最远不是看哪个点离函数最远,而是找到一个离函数最近的点看他是不是和该分割函数离的最近的。 使...
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GreenArrow2017
5年前
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支持向量机(Support Vector Machine)
这里的每一条线都是可以把这个平面分开的,支持向量机要做的就是要在这些可以选择的直线中选择一条最好的直线来作为分类的直线。再给一个简单的解释,比如下面的三个图片,圆圈区域越大...
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GreenArrow2017
5年前
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机器学习可行性与VC dimension
在银行评估贷款申请人的授信请求前,会进行风险评估。符合申请则通过,反之驳回。长时间的数据和申请使得银行从中找到了一些规律并开始learning,所以风险评估就是一个lear...
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2019-01-06