机器学习常见算法分类汇总
来源:IT经理网机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性。学习方式根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器...
2024-01-10机器学习九大算法支持向量机
机器学习九大算法---支持向量机出处:结构之法算法之道blog。 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见...
2024-01-10机器学习之梯度下降法
假设我们有时间和计算资源来计算 w1 的所有可能值的损失.对于我们一直研究的回归问题, 所产生的损失与 w1 的图形始终是凸形.换而言之,图形始终是碗状图,如下图所示:回归问题产生的损失与权重图为凸形凸形问题只有一个最低点;即只存在一个斜率正好为 0 的位置.这个最小值就是损失函数收敛之处....
2024-01-10机器学习的分类
品牌型号:Redmibook Pro 15系统:Windows 101、监督学习:表示机器学习的数据是带标记的,这些标记可以包括数据类别、数据属性及特征点位置等。这些标记作为预期效果,不断修正机器的预测结果。具体实现过程是:通过大量带有标记的数据来训练机器,机器将预测结果与期望结果进行比对;之后根据比对结果来修改模型中的参数,再一次输出预测结果;然后将预测结果与期望结果进行比对,重复多次直...
2024-02-13机器学习之支持向量机算法(二)
五、SVM求解实例 上面其实已经得出最终的表达式了,下面我们会根据一些具体的点来求解α的值。数据:3个点,其中正例 X1(3,3) ,X2(4,3) ,负例X3(1,1) 如下图所示 我们需要求解下式的极小值 注意约束条件(在这里不要忘记了yi代表的是数据的类别,+1代表正例,-1代表负例...
2024-01-10机器学习算法的随机数据生成总结
在学习机器学习算法的过程中,我们经常需要数据来验证算法,调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能,我们可以自己生成适合某一种模型的数据,用随机数据来做清洗,归一化,转换,然后选择模型与算法做拟...
2024-01-10如何入门机器学习
本篇文章,我将从过来的人角度介绍下机器学习如何从入门到精通,这里我们谈经验,谈工具,更谈方法论。1.入门作为初入机器学习的小白,你可能除了一颗好奇的心和一番热血外什么都不没有,当然最好还是希望你能有线性代数、微积分和概率论的基础。你可能会心存顾虑:学过但忘了。不用担...
2024-01-10机器学习4决策树
简介 决策树是基于树结构进行决策的,决策树的目的是产生一颗泛化能力强,即处理未见示例能力强的决策树,其基本流程遵循简单而直观的“分而治之”(divide-and-conquer)的策略。伪代码 ---------------------------------------- 输入:训练集D = {(x1,y1),(x2,y2),........,(xm,ym)}; ...
2024-01-10KMP算法学习记录
KMP算法要解决的问题在暴力字符串匹配算法里匹配流程是这样:到了模式串最后一位B匹配失败之后会回退成这个样子i;j代表字符串和模式串当前的所在的位置。第一次匹配:i=5;j=5第二次匹配:i=1;j=0;匹配失败之后 i进行了回退,j也进行了回退。这个时候导致的问题就是算法时间复杂度变成了...
2024-01-10机器学习之特征工程
传统编程的关注点是代码. 在机器学习项目中, 关注点变成了特征表示.也就是说, 开发者通过添加和改善特征来调整模型.将原始数据映射到特征图 1 左侧表示来自输入数据源的原始数据, 右侧表示特征矢量, 也就是组成数据集中样本的浮点值集.特征工程指的是将原始数据转换为特征矢量.进行特征工程...
2024-01-10机器学习的实质在于
品牌型号:华为MateBook D15系统:Windows 11机器学习的实质在于找。机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学,是人工智能中最具智能特征,最前沿的研究领域之...
2024-01-18机器学习之学习速率
学习速率正如之前所述, 梯度矢量具有方向和大小.梯度下降算法用梯度乘以一个称为学习速率 ( 有时也称为步长 ) 的标量,以确定下一个点的位置.例如, 如果梯度大小为 2.5, 学习速率为 0.01, 则梯度下降法算法会选择距离前一个点 0.025 的位置作为下一个点超参数超参数是编程人员在机器学习算法中用于...
2024-01-10机器学习算法中有哪些不同的学习风格?
机器学习算法中有四种学习风格。让我们来看看它们 -监督学习监督学习是机器学习中最常用的方法之一,它在训练过程中同时获取训练数据(也称为数据样本)及其相关输出(也称为标签或响应)。监督学习方法的主要目标是学习输入训练数据与其标签之间的关联。为此,它执行多个训练数据实例。...
2024-01-10机器学习之逻辑回归:计算概率
许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上, 您可以通过下两种方式之一使用返回概率:“按原样”转换成二元类别。我们来了解一下如何“按原样”使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为:p ( bark |...
2024-01-10使用机器学习预测股价
股票价格预测有助于确定未来几天或几周内股票的走势,或者至少显示趋势。股票价格取决于多种因素,例如:基本因素:收入,利润,市场份额,业务的潜在增长前景外部因素:大流行病,例如新冠,外汇汇率,石油价格,黄金价格,债券收益率,全球股票市场技术因素:价格走势,交易量,移动...
2024-01-10机器学习之过拟合的风险
假设这些图中的每个点代表一棵树在森林中的位置.图中的两种颜色分别代表以下含义:1.蓝点代表生病的树2.橙点代表健康的树接下来, 我们看看图 1图1.生病 ( 蓝色 ) 和健康 ( 橙色 ) 的树您能设想出一个有效的模型来预测以后的生病或健康的树吗 ?花点时间在脑海里绘制一条弧线将蓝点与橙点分开, 或者...
2024-01-10机器学习之分类:准确率
准确率是一个用于评估分类模型的指标。通俗来说,准确率是指我们的模型预测准确的结果所占的比例。正式点说,准确率的定义如下:Accuracy = \dfrac{Number of correct predictions}{Total number of predictions}对于二元分类,也可以根据正类别和负类别按如下方式计算准确率:Accuracy = \dfrac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN}其...
2024-01-10如何才能入门机器学习?
一个好的学习步骤好的方法事半功倍,差的方法事倍功半。当然,本质上来说方法没有好坏,只有适合不适合。而我下面所总结的用于入门机器学习的方法也只是我一家之言,或者是很适合我自己的方法,当然也是值得借鉴的。在知乎隔不了多久就会看到有人提问如何才能入门机器学习。想想自己刚...
2024-01-10机器学习之分类:预测偏差
逻辑回归预测应当无偏差。即:“预测平均值”应当约等于“观察平均值”预测偏差指的是这两个平均值之间的差值。即:预测偏差 = 预测平均值 - 数据集中相应标签的平均值注意:“预测偏差”与“偏差”(“wx + b”中的“b”)不是一回事。如果出现非常高的非零预测偏差,则说明模型某处存在错误...
2024-01-10近似字符串匹配-机器学习
我有一个要求,其中我的源数据位于HDFS中,并且有一个包含用户技能的字段。现在,源文件具有归因于用户的所有技能,例如-管理,JAVA,HADOOP,PIG,SQL,性能调整,C,业务咨询,销售等.....现在,我的疑问是,我需要构建一种机器学习算法来检测所谓的技能中是否存在一些拼写错误。例如,如果不...
2024-01-10属于机器学习常见流程的是
品牌型号:华为MateBook D15系统:Windows 10属于机器学习常见流程的是数据获取、特征提取、模型训练和验证、线下测试、线上测试。1、数据获取:首先从线上拉取用户真实数据,用现有模型过一遍这些数据得到一些有用的信息作为标注人员的一个参考,加快标注速度;标注完成后,数据入库并解决冲突,冲突即是同一个query,两次标注结果不一致,解决冲突的办法一般是人工check,得到一个更准...
2024-02-04机器学习经典算法-logistic回归代码详解
一、算法简要我们希望有这么一种函数:接受输入然后预测出类别,这样用于分类。这里,用到了数学中的sigmoid函数,sigmoid函数的具体表达式和函数图象如下:可以较为清楚的看到,当输入的x小于0时,函数值<0.5,将分类预测为0;当输入的x大于0时,函数值>0.5,将分类预测为1。1.1 预测函数的表...
2024-01-10社区推送博客机器学习插件项目
本文首发于: Jenkins 中文社区 原文链接 作者:Loghi Perinpanayagam 译者:wenjunzhangp 社区推送博客-机器学习插件项目 我认为机器插件学习一直都是一件很有意义的事,带你们一起回顾我的学习历程 大家好!这是 GSoC 2020 ...
2024-01-10机器学习入门:脸部关键点检测
在前几篇文章中我们看到了怎样检测图片上的物体,例如人脸,那么把实现人脸识别的时候是不是可以把图片中的人脸截取出来再交给识别人脸的模型呢?下面的流程是可行的,但因为人脸的范围不够准确,截取出来的人脸并不在图片的正中心,对于识别人脸的模型来说,数据质量不够好就会导致识别...
2024-01-10我的侠客机关术学习方法是啥?
好多小伙伴有问我的侠客机关术学习方法是啥?小编就给大家带来了关于我的侠客机关术学习方法分享啦!希望对大家有所帮助。学习方法:首先玩家需要找到有这个机关术天赋的角色,然后在和他送礼达成一定的关系,然后就可以招募进入队伍,之后玩家可以学习他的天赋了。如果想要有这个高级机关...
2024-01-10