机器学习一般常用的算法有哪些?哪个平台学习机器算法比较好呢? [问题点数:50分,结帖人ypzq11]

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机器学习算法哪些
<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>有<em>哪些</em>? n1、分层聚类 n2、KNN n3、基于密度的聚类DBSCAN n4、K-means n5、自组织映射SOM n6、PCA n7、LDA n8、MDS n9、朴素贝叶斯 n10、数据降维 n11、感知机 n12、GMM n13、EM n14、LVQ n15、HMM n16、熵,条件熵 n17、决策树 n18、CART<em>算法</em> n19、梯度下降 n20、logistics回归 n2...
一份关于如何为回归任务选择机器学习算法指南
摘要:本文总结了一些针对于回归问题的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>方法,辩证地分析了其各自的优缺点,读者可以根据具体问题选择合适的<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>以完成相应的任务。nnnnnnn 当遇到任何类型的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>(ML)问题时,可能会有许多不同的<em>算法</em>可供你选择。但是在<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中,有一个“没有免费午餐”的定理,该定理表明,基本上没有一种<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>能够对所有问题而言是最合适的。不同<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>的性能很大程度上取决于数...
机器学习&深度学习算法及代码实现
最近在学<em><em>机器</em><em>学习</em></em>,<em>学习</em>过程中收获颇多,在此留下<em>学习</em>记录,希望与同道中人相互<em>学习</em>交流<em><em>机器</em><em>学习</em></em>简介1、<em><em>机器</em><em>学习</em></em>运用<em>学习</em><em>算法</em>,利用所给的数据进训练,生成相应的模型。在面对新情况时,根据模型,给出正确的判断。2、<em>学习</em>的定义针对经验E (experience) 和一系列的任务 T (tasks) 和一定表现的衡量 P,如果随之经验E的积累,针对定义好的任务T可以提高表现P,就说计算机具有<em>学习</em>能力。
机器学习十大算法之决策树(详细)
n什么是决策树?n如何构建决策树?nID3nC4.5nCARTn决策树的优缺点及改进nn什么是决策树?n决策树是运用于分类的一种树结构,其本质是一颗由多个判断节点组成的树,其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,而叶节点代表某个类或类的分布。n属于有监督<em>学习</em>nn核心思想:n分类决策树的核心思想就是在一个数据集中找到一个最优特征,根据这个最优特征将数据集分为两个子数据集,...
机器学习中【回归算法】详解
关注微信公众号【Microstrong】,我写过四年Android代码,了解前端、熟悉后台,现在研究方向是<em><em>机器</em><em>学习</em></em>、深度<em>学习</em>!一起来<em>学习</em>,一起来进步,一起来交流吧!nnnn本文同步更新在我的微信公众号里,地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&amp;amp;mid=2247483935&amp;amp;idx=1&amp;amp;sn=5e1c55c76...
常见现代启发式算法学习记录
这次并不算十分深入地<em>学习</em>了三种现代启发式<em>算法</em>,具体内容有待补充。先做一个简单的记录。n模拟退火 遗传<em>算法</em> 蚁群<em>算法</em>n先说一下什么是现代启发式<em>算法</em>n       启发式<em>算法</em>(heuristic algorithm)是相对于最优化<em>算法</em>提出的。一个问题的最优<em>算法</em>就是求得该问题每个实例的最优解。启发式<em>算法</em>可以这样定义:一个基于直观或经验构造的<em>算法</em>,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优
新兴机器学习算法:在线学习
1.前言nn前面介绍的是对于所有训练样本{(xi,yi)}i=1->n同时进行<em>学习</em>的回归、分类<em>算法</em>。<em>一般</em>来说,在训练样本不同时给定的情况下,比起将所有的训练样本集中起来同时进行<em>学习</em>,把训练样本逐个输入到<em>学习</em><em>算法</em>中,并在新的数据进来的时候马上对现在的<em>学习</em>结果进行更新,这样的逐次<em>学习</em><em>算法</em>更加有效。本篇博客介绍可以进行逐次<em>学习</em>的在线<em>学习</em><em>算法</em>,当训练样本总数n非常大的时候,在线<em>学习</em><em>算法</em>对于有限内存的利
主流监督式机器学习分类算法
基于<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的波形分类<em>算法</em><em>比较</em>n姓名:欧阳强强     学号:169559n摘要:<em><em>机器</em><em>学习</em></em>是未来解决工程实践问题的一个重要思路。本文采<em>比较</em>了目前监督式<em>学习</em>中几种主流的分类<em>算法</em>(决策树、SVM、贝叶斯、KNN、随机森林、AdaBoost)对UCI波形数据集的分类效果。利用Python的Skilearn开源包搭建分类器,以UCI波形数据集中的前3000个样本作为训练集,后2000个作为测试集,分别
机器学习:几种常见的学习方法
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的几种方法,在理解和实践过程中持续更新。
大数据学习之初学者必知的十大机器学习算法
本文转载自科多大数据,大数据<em>学习</em>都要接触到<em>算法</em>。nn本文先为初学者介绍了必知的十大<em><em>机器</em><em>学习</em></em>(ML)<em>算法</em>,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的概念。我们希望本文能为理解<em><em>机器</em><em>学习</em></em>基本<em>算法</em>提供简单易读的入门概念。nn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>模型nn在《哈佛商业评论》发表「数据科学家是 21 世纪最性感的职业」之后,<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的研究广受关注。所以,对于初入<em><em>机器</em><em>学习</em></em>领域的<em>学习</em>者,我们放出来一篇颇受欢迎的博文...
R机器学习算法系列——人工神经网络
人工神经网络(ANN)受到生物学的启发是生物神经网络的一种模拟和近似,它从结构、实现机理和功能上模拟生物神经网络。从系统观点看,人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统。人工神经网络,因为生物的<em>学习</em>系统是由相互连接的神经元组成的异常复杂的网络,其中每一个神经元单元有一定数量的实值输入,并产生单一的实数值输出。1960 年威德罗和霍夫率先把神经网络用于自动控制研究。神经网络以其独特的结构和处理信息的方法,在许多实际应用领域中取得了显著的成效,主要应用如下:自动控制领域、
机器学习】集成学习各方法优缺点特征总结
随机森林nn优点nn具有极高的准确率n 随机性的引入,使得随机森林不容易过拟合,有很好的抗噪声能力,对异常点离群点不敏感n 能处理很高维度的数据,并且不用做特征选择n 既能处理离散型数据,也能处理连续型数据,数据集无需规范化(归一化)n 实现简单,训练速度快,可以得到变量重要性排序(计算每个特征在分裂时被选到的次数或者某个特征不纯度平均下降了多少)n 容易实现并行化n 在创建随机森林的时候,对ge...
经典的机器学习二分类算法——Logistic回归
问题描述nn对于维度为m+1m+1m+1特征为xxx样本的二分类问题,有负类(Negative Class)记为000,正类(Positive Class)记为111,即对于类别yyy,有 ny∈{0,1}.y∈{0,1}. y\in\{0,1\}. n我们期望找到一个hypothesis functionhθ(x)hθ(x)h_\theta(x),使得 n0⩽hθ(x)⩽1.0⩽hθ(x)⩽1...
常用机器学习算法汇总(中)
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>入门系列(2)–如何构建一个完整的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>项目,第八篇!n该系列的前七篇文章:nn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>入门系列(2)–如何构建一个完整的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>项目(一)n<em><em>机器</em><em>学习</em></em>数据集的获取和测试集的构建方法n特征工程之数据预处理(上)n特征工程之数据预处理(下)n特征工程之特征缩放&amp;amp;特征编码n特征工程(完)n<em>常用</em><em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>汇总<em>比较</em>(上)nn上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种<em>算法</em>,本...
机器学习中评估算法常用评价指标
评价指标nn​ 对于自然语言处理(NLP)、<em><em>机器</em><em>学习</em></em>(ML)、信息检索(IR)等领域,评估(Evaluation)是一个必要的工作,而这其中所涉及到的评价指标<em>一般</em>包括:准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)以及F1-measurenn​ TP(True Positive)、TN(True Negative)、FP(False Positive)、F...
机器学习:分类(Classification)算法
在目前的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>工作中,最常见的三种任务就是:回归分析分类分析聚类分析这篇文章的重点是分类(Classification)在<em><em>机器</em><em>学习</em></em>领域中的应用。什么是「分类」虽然我们人类都不喜欢被分类,被贴标签,但数据研究的基础正是给数据“贴标签”进行分类。类别分得越精准,我们得到的结果就越有价值。分类是一个有监督的<em>学习</em>过程,目标数据库中有<em>哪些</em>类别是已知的,分类过程需要做的就是把每一条记录归到对应的类别之中。由...
手写数字识别的机器学习方法讨论
KNN<em>算法</em>:nn好多样本(比如500个),每个样本存了一个0和1描述的矩阵(<em>一般</em>的数字图片可经过预处理(二值化,平滑去噪归一化)等方式变成类似的存储结构),类似下图,并告诉该样本是数字几。nnnnn然后我们在程序中,把这个矩阵变成一行向量,然后把这500个样本的行向量存到一个矩阵或者哈希表中。nnn然后我们取一个需要判别数字的样本,把它的矩阵也变成行,然后循环分别求它跟上面500个样本行的欧式距离
机器学习和数据挖掘(主流算法介绍)
对<em><em>机器</em><em>学习</em></em>和数据挖掘的科学定义是这样的:nn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、<em>算法</em>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<em>学习</em>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。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演...
matlab 常用机器学习算法的实现
1. KNN 分类
【整理自用】统计学习机器学习常见算法(整理更新)
K近邻法nn详见《统计<em>学习</em>》P53页。 n代码收藏90Zeng的博客Kd树的c++实现。 n在利用kd树搜索最邻近点的时候有一句话:nnn 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域,检查子结点的父结点的另一子结点对应的区域是否有更近的点。具体做法是,检查另一子结点对应的区域是否以目标点位球心,以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的圆或超球体相交: n 如果相交,可能在另一个子结点对应的...
机器学习与数据竞赛的一些总结
应导师要求,给新来的师弟师妹讲讲<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的一些东西,方便有个大概的结构,本人不才,略写点自己的看法和总结,有错误之处请多多指教。回顾比赛最近半年参加的比赛成绩:1. 阿里音乐流行趋势预测大赛 2016.5.17-7.15 Top 15/5476n2. 最后一公里极速配送 2016.7.4-9.9 Top 31/1460n3. 阿里云安全<em>算法</em>挑战赛 2016.8.22-10
各种机器学习算法的优缺点
神经网络1)<em>比较</em>容易过拟合,参数<em>比较</em>难tune,而且需要不少trick; n2)训练速度<em>比较</em>慢,在层次<em>比较</em>少(小于等于3)的情况下效果并不比其它方法更优;
机器学习笔记(十五)规则学习
15.规则<em>学习</em>rn15.1基本概念rn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中的规则(rule)通常是指语义明确、能描述数据分布所隐含的客观规律或领域概念、可写成若…则…形式的逻辑规则。规则<em>学习</em>(rulelearning)是从训练数据中<em>学习</em>出一组能用于对未见示例进行判别的规则。rnrnrnrn显然,规则集合中的每天规则都可看作一个子模型,规则集合是这些子模型的一个集成。当同一个示例被判别结果不同的多条规则覆盖时,称发生了冲突(
机器学习常用的距离度量方法
     <em><em>机器</em><em>学习</em></em>领域常常会遇到求解相似度的问题,通常可以转化为对距离的求解,最<em>常用</em>的是对“向量”的距离求解。比如,求解某物品A和某物品B之间的相似度,可以收集它们共有特征,构建特征向量a和b,然后求解这两向量之间的距离,表示它们相似程度。下面介绍一些<em>常用</em>的求解距离的方法。方法一:欧式距离 欧式距离表示两点之间的直线距离,使用的较多。(1)二维平面上两个向量a(x1,x2),b(y1,y2)的欧式...
人工智能领域-机器学习十大最经典算法
人工智能领域-<em><em>机器</em><em>学习</em></em>十大<em>算法</em>、你至少要调过2~3个程序,熟悉5~6个
五大机器学习微信公众号推荐
背景nn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>是目前非常火热的领域,每天都有大量的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>相关的资讯产生。博主也是从事<em><em>机器</em><em>学习</em></em>相关的工作,每天上下班在地铁上都喜欢通过相关微信公众号了解咨询,现在就为大家推荐几个我觉得<em>比较</em>不错的公众号,排名不分先后。nn36大数据nn nn36大数据以大数据实操性介绍为主的媒体,会有很多关于<em><em>机器</em><em>学习</em></em>以及BI分析相关的实践性文章。通常我会<em>比较</em>关注这里面的一些关于<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的创新性应用,比如如何通过机
机器学习常见算法及应用场景
对于常见的<em>机器</em><em>算法</em>的简介,主要以实例为主,讲解<em>算法</em>的原理与作用。同时也附有常见的应用场景。
机器学习系列2:几种常见的boosting
几种常见的boostingnnBoostingn很多时候单一模型不够稳定或者得出的结果不够好,需要进行模型集成(assemble),即用多种模型进行预测。集成方法分为bagging和 boosting两种。以下介绍boosting.nn nnYou can view Boosting as a linear regression combination of many modelsnn FmX=a...
7种常见的机器学习算法衡量指标
在做<em><em>机器</em><em>学习</em></em>进行实验过程中,我们需要使用分类精度、均方误差等方法衡量模型的性能,从而判断训练出的模型的表现是否符合预期要求。本文整理了7种常见的<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>衡量指标:分类精度、对数损失、混淆矩阵、曲线下面积(AUC)、F1分数、平均绝对误差、均方误差。nn1. 分类精度nn分类精度其实就是我们所说的准确性,是正确预测数占总样本数的比值。 nAccuracy=NumberofCorrectpredi...
机器学习中图像增强的方法
       在训练模型时,数据是很重要的一部分。在这个数据为王的年代,要想训练出优秀的模型,数据是不可或缺的一部分。但是很多。但是大多数情况下,数据的获取并不那么容易,所以这时候就可以采取图像增强的方法,可以在一定程度上缓解过拟合的问题。(但这个也只是在某种程度上可以缓解,如果数据量属实太小,效果也不太明显)       话不多说,现 ...
常用Python机器学习库有哪些
现在人工智能非常火爆,<em><em>机器</em><em>学习</em></em>应该算是人工智能里面的一个子领域,而其中有一块是对文本进行分析,对数据进行深入的挖掘提取一些特征值,然后用一些<em>算法</em>去<em>学习</em>,训练,分析,甚至还能预测,那么Python中<em>常用</em>的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>库有<em>哪些</em>呢?1.NLTK自然语言处理里面赫赫有名的就是NLTK全称叫自然语言工具包(Natural Language Tookit),里面包含了大量的函数模块,可以获取语料库,字符串的处理,...
机器学习:回归算法
监督<em>学习</em>指的是有目标变量或预测目标的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>方法。回归与分类的不同,就在于其目标变量是连续数值型。线性回归n原理n 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式,该公式就是所谓的回归方程(regression equation)。求回归方程中的回归系数的过程就是回归。 n 线性回归(linear regression)意味着可以将输入项分别乘以一些常量,再将结果
机器学习之优化算法学习总结
优化<em>算法</em>演化历程nn<em><em>机器</em><em>学习</em></em>和深度<em>学习</em>中使用到的优化<em>算法</em>的演化历程如下: nSGD –> Momentum –> Nesterov –> Adagrad –> Adadelta –> Adam –> Nadam n&#x8868;1&#xA0;&#xA0;&#x4F18;&#x5316;&#x7B97;&#x6CD5;&#x6F14;&#x5316;&#x8FC7;&#x7A0B;&#x53CA;
机器学习几种常见模型的介绍
这里我主要介绍以下几种模型:nk近邻法n朴素贝叶斯法n决策树n逻辑斯蒂回归n支持向量机nadaBoost方法nK近邻法原理输入:实例的特征向量 n输出:实例的类别 n<em>算法</em>描述: n(1)在训练集中找出与实例最近邻的k个点,涵盖这k个点的邻域记做Nk(x)N_k(x) n(2)在Nk(x)N_k(x)中根据分类决策规则决定x的类别优缺点优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定 n缺点:计算复杂度高
机器学习中常见的损失函数
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中常见的损失函数   <em>一般</em>来说,我们在进行<em><em>机器</em><em>学习</em></em>任务时,使用的每一个<em>算法</em>都有一个目标函数,<em>算法</em>便是对这个目标函数进行优化,特别是在分类或者回归任务中,便是使用损失函数(Loss Function)作为其目标函数,又称为代价函数(Cost Function)。 n   损失函数是用来评价模型的预测值Ŷ =f(X)\hat{Y}=f(X)与真实值YY的不一致程度,它是一个非负实值函数。通常使
机器学习入门—无监督学习、监督学习、强化学习概念及算法介绍
1、无监督<em>学习</em>(Unsupervised Learning)1.1、定义利用无标签的数据<em>学习</em>数据的分布或数据与数据之间的关系被称作无监督<em>学习</em>。1.2、两大任务n聚类(clustering)n降维(Dimension Reduction)n1.3、聚类(clustering)1.3.1、定义聚类,就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。估算两个不同样本之间的相似性,通 常使用的方法就是计算两个
机器学习总结(一):常见的损失函数
这是博主的第一篇博客,mark一下,希望今后能够坚持下去。博主是<em><em>机器</em><em>学习</em></em>菜鸟,将来希望从事<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的工作,最近在整理<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的知识点,将这些总结的文字以博客的形式展现出来,一是便于复习,二是分享出来希望能对别人会有一点点帮助。最近搜集了一些<em><em>机器</em><em>学习</em></em>常见的面试问题,将问题和回答整理出来,做到有备无患。(随时进行补充)一、常见的损失函数通常<em><em>机器</em><em>学习</em></em>每一个<em>算法</em>中都会有一个目标函数,<em>算法</em>的求解过程是通过对这
路径规划几种算法比较与分析
关于路径规划的几种<em>算法</em>的<em>比较</em>与分析,为解决物流配送的路径问题提供一些帮助或想法
最全的机器学习中的优化算法介绍
在<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中,有很多的问题并没有解析形式的解,或者有解析形式的解但是计算量很大(譬如,超定问题的最小二乘解),对于此类问题,通常我们会选择采用一种迭代的优化方式进行求解。 n  这些<em>常用</em>的优化<em>算法</em>包括:梯度下降法(Gradient Descent),共轭梯度法(Conjugate Gradient),Momentum<em>算法</em>及其变体,牛顿法和拟牛顿法(包括L-BFGS),AdaGrad,Adadelta
机器学习定义、机器学习与数据建模、分析的区别
一、什么是<em><em>机器</em><em>学习</em></em>?先来看一则开场白: n n看完这段话,可以发现这里涉及了很多基于“经验”而做出的判断。换句话说就是:通过对经验的利用,就能对新的情况做出有效的决策。那<em><em>机器</em><em>学习</em></em>科学定义是什么呢?笔者摘录了两则,大家批评接受 n—>①:<em><em>机器</em><em>学习</em></em>它致力于研究如何通过计算手段,利用“经验”来改善系统自身的性能。计算机里“经验”通常以“数据”形式存在,因此<em><em>机器</em><em>学习</em></em>所研究的主要内容,是关于计算机上从数据中产
机器学习基本概念-有监督学习和无监督学习
有监督<em>学习</em>是指我们给<em>算法</em>一个数据集,并且给定正确的答案。这么说可能不太好理解,举个例子。如下图所示为房子面积及对应的出售价格的一个数据集,以红叉表示。(图表来自吴恩达教授讲解的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>视频截图)。现在有一套房子的面积是750平,请问该套房子出售多少合适?如果我们根据这些数据计算出图中的蓝色线,这样估计该房子大约值160K;而如果我们根据这些数据拟合出黑色曲线,用该曲线计算的话,该套房子的价格大约在...
机器学习该如何入门
引言  可能你对这个名字叫“<em><em>机器</em><em>学习</em></em>”的家伙不是特别的了解,但是相信用过iPhone的同学都知道iPhone的语音助手Siri,它能帮你打电话,查看天气等等;相信大家尤其是美女童鞋都用过美颜相机,它能自动化的给我们拍出更漂亮的照片;逛京东淘宝的时候,细心的童鞋应该也会发现它们会有一个栏目“猜你喜欢”;最近异军突起的新闻客户端软件今日头条,它们就是会根据分析你的日常喜好给每个人推荐不同的新闻……没错,
用一句话总结常用机器学习算法
原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人<em>学习</em>使用,未经允许,不得转载,不能用于商业目的。nn文章同步更新到微信公众号:SIGAICN,欢迎搜索关注获取更多干货。nn本文及其它<em><em>机器</em><em>学习</em></em>、深度<em>学习</em><em>算法</em>的全面系统讲解可以阅读《<em><em>机器</em><em>学习</em></em>与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造,自2019年1月出版以来已重印3次。nn书的购买链接n 书的勘误,优化,源代码资源nnn导...
相比于深度学习,传统的机器学习算法难道就此没落了吗,还有必要去学习吗?
应 CSDN 运营朋友之邀写了一篇观点文章,作为一个刚刚入门的小硕,虽然不才,但厚着脸皮,发表一下自己浅薄的看法。
机器学习中常见算法推导总结
本博客基于周志华老师《<em><em>机器</em><em>学习</em></em>》、Ian Goodfellow《Deep Learning》、李航老师《统计<em>学习</em>方法》以及网上部分资料,为自己的<em>学习</em>笔记、总结以及备忘录,由于本人刚入门,欢迎大家指出错误。如有侵权,望告知,谢谢。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>常见<em>算法</em>推导,主要以下几种<em>算法</em>:knn、线性回归、逻辑回归、lda、感知机、bp、svm、em、pcak近邻法(k-nearest neighbor,k-NN): ...
几种机器学习框架的对比和选择
选择什么样的深度<em>学习</em>框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度<em>学习</em>框架之间的「战争」也越来越激烈。随着近几年AI的火热,越来越多的出现有关各个<em><em>机器</em><em>学习</em></em>框架的对比文章,且随着 Python 逐渐成为<em><em>机器</em><em>学习</em></em>社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度<em>学习</em>框架的性能也在持续的被关注。n本文是我根据诸多文献给予此,将横向的对比以下深度<em>学习</em>框架和工具的特点:nTheano、Lasagne、Blocks、TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch、Caffe、CNTK 、Neon。
delphi 算法机器学习,人工智能
<em>算法</em>,<em><em>机器</em><em>学习</em></em>,人工智能的Pascal 相关资料,对平时计算相关的可以参考
聊聊传统算法系统和机器学习系统的一点不同
这里就简单聊聊传统<em>算法</em>系统与<em><em>机器</em><em>学习</em></em>系统的一点不同。rn1 rn 传统<em>算法</em>系统rnrnrnrnrn传统<em>算法</em>系统,是已经给定了一个<em>算法</em>处理逻辑,那么你给我的输入,我按照这个<em>算法</em>处理逻辑进行处理,就能得到相应的输出。如下图:rnrnrnrnrnrnrn2 rn <em><em>机器</em><em>学习</em></em>系统rnrnrnrnrn而<em><em>机器</em><em>学习</em></em>系统,是给定我们数据的输入输出(这里先指监督<em>学习</em>),让我们从这些数据中<em>学习</em>出<em>算法</em>,以后,通过这个<em>学习</em>
机器学习算法常用评估指标
在认识<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>的<em>常用</em>评估指标之前,先明确一下几个概念的定义:nnnTP(True Positive):正样本,预测为正样本nFP(False Positive):正样本,预测为负样本nTN(True Negative):负样本,预测为负样本nFN(False Negative):负样本,预测为正样本nnn如果觉得不好理解,请注意其英文翻译,应该更容易理解。那么下面介绍我们<em>常用</em>的几个指标。nn一...
对于机器学习,到底该选择哪种编程语言
开发者到底应该<em>学习</em>哪种编程语言才能获得<em><em>机器</em><em>学习</em></em>或数据科学这类工作呢?这是一个非常重要的问题。我们在许多论坛上都有讨论过。现在,我可以提供我自己的答案并解释原因,但我们先看一些数据。毕竟,这是<em><em>机器</em><em>学习</em></em>者和数据科学家应该做的事情:看数据,而不是看观点。rnrnrn让我们看一些数据。我将在Indeed.com上使用趋势搜索。它可以根据时间搜寻实际工作机会中特定的条款。这表明了雇主们正在寻找拥有该技能的人
深度学习与传统机器学习算法的区别与应用
为什么现在大家都用深度<em>学习</em>,而传统<em><em>机器</em><em>学习</em></em>无论在科研中还是实践中都用的很少了?
机器学习的方法
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>(machine learning)是一门多领域交叉学科,涉及了概率论、统计学、<em>算法</em>复杂度等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人的<em>学习</em>行为,它能够发现和挖掘数据所包含的潜在价值。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>已经成为了人工智能的一个分支,通过自<em>学习</em><em>算法</em>,发现和挖掘数据潜在的规律,从而对未知的数据进行预测。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>已经广泛的运用在了,计算机科学研究、自然语言处理、<em>机器</em>视觉、语音、游戏等。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的方法主要分为
推荐一个学习深度学习的好网站
给大家推荐一个<em>学习</em>深度<em>学习</em>的好网站:http://www.leadai.org/个人感觉里面的东西很受用,值得一看。还有一个<em>算法</em><em>学习</em>笔记:http://www.cnblogs.com/Anker/category/436374.html...
机器学习(七):各种分类器的实现
分别实现了svm,逻辑回归,ridge回归,gbdt和神经网络,代码如下:rnimport urllibnimport matplotlibnimport osnmatplotlib.use('Agg')nfrom matplotlib import pyplot as pltnfrom mpl_toolkits.mplot3d import proj3dnimport numpy as npnf
python机器学习常用的几个库
import numpy as np 矩阵操作的库(1)矩阵乘法: A*B表示矩阵对应位置元素相乘 A.dot(B)表示矩阵的内积(一行乘以一列)(2)随机函数: np.random.random((3,4)) 创造一个三行四列的随机数矩阵,在(-1,1)之间,10*np.random.random((3,4))表示将随机数扩大十倍(3)np.floor(a), 表示将元素a向下取整(4)制造向量
机器学习平台建设
本文从<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>平台</em>的架构开始,再到具体的功能,然后从需求的角度带给读者思考,找到合适的<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>平台</em>建设之路。最后,推荐了微软开源开放的<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>平台</em>OpenPAI,是可私有部署的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>训练<em>平台</em>。nn本文不少要点都可以展开为一篇文章,进行单独介绍,缩减编排是为了帮助各层次读者,了解<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>平台</em>的概况,起到综述的作用。如果读者对大数据、计算<em>平台</em><em>比较</em>了解,能看到许多熟悉的内容,发现大数据<em>平台</em>与<em><em>机器</em><em>学习</em></em>平...
常用机器学习算法经典引用文献整理
Support Vector Machine (SVM)nCortes C, Vapnik V. Support-vector networks[J]. Machine learning, 1995, 20(3): 273-297.nn@article{cortes1995support,n title={Support-vector networks},n author={Cortes, ...
机器学习:启发式算法
启发式<em>算法</em>(heuristic algorithm):相对于最优化<em>算法</em>提出的。n一个问题的最优<em>算法</em>求得该问题每个实例的最优解。启发式<em>算法</em>可以这样定义:一个基于直观或经验构造的<em>算法</em>,在可接受的花费(指计算时间和空间)下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度<em>一般</em>不能被预计。n通俗的说,启发式<em>算法</em>是指在一个随机的群体寻优过程中,个体能够利用自身或者全局的经验来制定各
机器学习常用的分类器比较-实例
这篇<em>学习</em>文章是在上一篇博客(http://blog.csdn.net/july_sun/article/details/53088673)的基础上,从<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的四要素(数据,<em>算法</em>和模型,计算机硬件,<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>平台</em>)角度出发用实例将各个分类器做一<em>比较</em>.
机器学习现状以及目前机器学习竞赛的主流框架或算法
&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;Kaggle 上的竞争非常激烈(有些比赛有数千名参赛者,并提供数百万美元的奖金),而且涵盖了各种类型的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>问题,所以它提供了一种现实方法来评判哪种方法有效、哪种方法无效。那么哪种<em>算法</em>能够可靠地赢得竞赛呢?顶级参赛者都使用<em>哪些</em>工具?n&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbs
机器学习】集成学习(一)----基本思想和方法
集成<em>学习</em>可谓是<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中的大杀器,诸如GBDT(梯度提升树),RF(随机森林)这些<em>算法</em>都是用到了集成<em>学习</em>的思想。这一篇主要就是复习一下Boosting,Bagging和Stacking这三种方法和<em>常用</em>的结合策略。nnnn集成<em>学习</em>(Ensemble Learning)nn也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的<em>学习</em>(committee-based lear...
盘点机器学习中常见的损失函数和优化算法
在<em><em>机器</em><em>学习</em></em>中,对于目标函数、损失函数、代价函数等不同书上有不同的定义。通常来讲,目标函数可以衡量一个模型的好坏,对于模型的优化通常求解模型的最大化或者最小化,当求取最小化时也称loss function即损失函数,也称为成本函数、代价函数。 大多数情况下两者并不做严格区分。损失函数包含损失项与正则项。正则项的目的是提高模型的泛化能力,防止过拟合。本文仅讨论损失项,下面是一些常见的损失函数的损失项。
机器学习(二)--- 分类算法详解
感觉狼厂有些把<em><em>机器</em><em>学习</em></em>和数据挖掘神话了,<em><em>机器</em><em>学习</em></em>、数据挖掘的能力其实是有边界的。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>、数据挖掘永远是给大公司的业务锦上添花的东西,它可以帮助公司赚更多的钱,却不能帮助公司在与其他公司的竞争中取得领先优势,所以小公司招聘数据挖掘/<em><em>机器</em><em>学习</em></em>不是为了装逼就是在自寻死路。可是相比JAVA和C++语言开发来说,<em><em>机器</em><em>学习</em></em>/数据挖掘确实是新一些老人占的坑少一些,而且可以经常接触一些新的东西。还是赶紧再次抓住机
机器学习降维方法概括
最近刷题看到特征降维相关试题,发现自己了解的真是太少啦,只知道最简单的降维方法,这里列出了常见的降维方法,有些<em>算法</em>并没有详细推导。特征降维方法包括:Lasso,PCA,小波分析,LDA,奇异值分解SVD,拉普拉斯特征映射,SparseAutoEncoder,局部线性嵌入LLE,等距映射Isomap。
常用机器学习算法优缺点对比
<em>算法</em>n 模型n 监督<em>学习</em>n 线性n 多分类n 求解<em>算法</em>n 计算复杂度n 解释性n 缺失值影响n 决策树n 判别n 有n 非n 支持n 贪心<em>算法</em>,穷举搜索n 低n 容易n 不敏感n 随机森林n 判别n 有n 非n 支持n 贪心<em>算法</em>,穷举搜索n 低n 容易n 不敏感n KNNn 判别n 有n ...
监督学习算法
lasso回归nn1、控制过拟合;2、选择重要特征(降低维度),不至于在优化的问题上走的太远。nn长期来看,在某一个方向上求优求的过渡(经验风险最小化),没有正则化,实际上带来更大的结构风险(我们追求结构风险最小化,模型的结构复杂,会带来高风险。)。nnnλ---&amp;gt; 超参,采用交叉验证(训练集+验证集)来调控λ。nnλ在变化,然后每变化一次,做5折交叉验证,然后求平均正确率(5次的正确率求和...
第一章人工智能之机器学习算法体系汇总
参加完2017CCAI,听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之<em><em>机器</em><em>学习</em></em>”系列,此为开篇,主要梳理了<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>体系,人工智能相关趋势,Python与<em><em>机器</em><em>学习</em></em>,以及结尾的一点感想。抱着一颗严谨<em>学习</em>之心,有不当之处欢迎斧正。
机器学习常见算法优缺点总结
K近邻:<em>算法</em>采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 n优点: n1.简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归; n2.可用于数值型数据和离散型数据; n3.训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定; n4.对异常值不敏感 n缺点: n1.计算复杂性高;空间复杂性高; n2.样本不平衡问题(即有些类别的样本数量很多,而其它样本的数量很少); n3.<em>一般</em>数值很大的时候
机器学习基础--判别模型和生成模型
判别模型(Discriminative model)和生成模型(generative model)rnrn  监督<em>学习</em>又可以分为两类,(只有监督<em>学习</em>才会有判别和生成的概念) rn  1)判别模型(Discriminative model):SVM和逻辑回归 rn  2)生成模型(generative model):实际上,生成模型是对联合概率分布p(x,y)=p(x|y)p(y)进行<em>学习</em>的。<em>常用</em>的生成模型...
分类算法 -- 集成学习bagging算法(理论介绍)以及bagging和Adaboost的区别
在前一篇中,我们介绍了集成<em>学习</em>中的Adaboost<em>算法</em>。本文中,我们将介绍集成<em>学习</em>中另一个很有名的<em>算法</em>----bagging<em>算法</em>。rnrn
机器学习(1)-完整的机器学习算法实战流程
       作为<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的初学者,最关心的肯定是如何搭建运行环境、如何完整跑一个<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>的实例程序了。本人刚趟过坑,就把这个过程整理下来,作为后面进来的人的一份参考,以此互勉。nn一、运行时环境ipython notebooknn      网页版的notebook相比集成环境PyCharm有许多优点,如分段执行程序,而且更轻便。安装过程可以参考https://jingyan.baidu.c...
机器学习的五大学派
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的终极<em>算法</em> 不需要在遇到每个问题时,都从零开始。这样的标准对所有<em>算法</em>都是太高了,而且它也不是人类所做的那样。例如,语言无法存在于真空中:如果没有该学科的相关知识,就无法理解一门学科。因此,终极<em>算法</em>可以依靠之前所学的东西来看、听、以及控制一个<em>机器</em>人。同理,科学家不会只是盲目的将模型和数据进行配对,他们会利用自己在领域的知识来解决这个问题。因此,当在生物学领域有所发现时,终极<em>算法</em>会首先阅读它所
大道至简——浅谈机器学习分类模型选择
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>的基本分类模型: nKNN,决策树,naive bayes,逻辑回归,SVM,adaboostKNN:一种直接的<em>学习</em>方法,通过相似的近邻投票分类。模型不确定性有三:距离度量(相似性度量),特征权重分配,投票权重。不确定性因素很多,非常依赖训练和经验,容易发生过拟合,因为参数太多。但简单直接的方法,有时候是有奇效。在某个维度下相似性是大部分事物分类的通用规则,所以KNN做的好,可以解决很多问题
机器学习之聚类算法
<em><em>机器</em><em>学习</em></em>之聚类<em>算法</em>n一、什么是聚类?n物以聚类,人以群分。每个事物找到和自己相似的作为一类就是聚类,从小学到大学的学校生活中,每个人肯定都有自己的小团伙,自发的形成,,,其实这也算是聚类的实例。聚类在新闻分类、用户分组、商品分类等等很多情景都有广泛的应用。n聚类:无需样本标注,无监督聚类,研究数据自身的特点,比如数据向量(人{聪明人,笨人,<em>一般</em>人})n分类:需要样本标注,数据类别(猴子,人
有没有必要把机器学习算法自己实现一遍?
来源:AIrn 研习社rnrn本文作者紫杉,本文整理自作者在知乎《有没有必要把<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>自己实现一遍?》问题下的回答。AIrn 研习社已获得转载授权。rnrnrn哈哈哈哈,我觉得很多人都有这个疑问吧。<em><em>机器</em><em>学习</em></em>好高大上,多么牛逼的东西,光是看公式就已经眼花缭乱了,总觉得自己该全部去实现一遍,有的时候太懒,有的时候觉得能力不够。道理虽然明白——任何事情自己亲手做一做还是更好的,但<em><em>机器</em><em>学习</em></em>已经有了大量
H2O学习笔记(一)—— H2O概述
H2O框架简介H2O是开源的,分布式的,基于内存的,可扩展的<em><em>机器</em><em>学习</em></em>和预测分析框架,适合在企业环境中构建大规模<em><em>机器</em><em>学习</em></em>模型。H2O核心代码使用Java编写,数据和模型通过分布式 Key/Value 存储在各个集群节点的内存中。H2O的<em>算法</em>使用Map/Reduce框架实现,并使用了Java Fork/Join框架来实现多线程。H2O目前支持的<em><em>机器</em><em>学习</em></em><em>算法</em>有DRF,GBM,GLM,GLRM,Kmeans
机器学习常用中英文对照
Perceptron 感知机
机器学习中的树模型下——集成类树
集成<em>学习</em>n集成<em>学习</em>顾名思义是通过构建并结合集成多个<em>学习</em>器来完成<em>学习</em>任务,有时也被称为多分类系统。集成<em>学习</em>要获得好的结果应做到“好而不同”,即个体<em>学习</em>器要有一定的准确性,并且<em>学习</em>器之间应该有差异。n目前集成<em>学习</em>的方法大致可以分为两种:nn1、个体<em>学习</em>器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法。(Boosting)n2、个体<em>学习</em>器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。(Baggi
终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界
内容简介n<em>算法</em>已在多大程度上影响我们的生活?购物网站用<em>算法</em>来为你推荐商品,点评网站用<em>算法</em>来帮你选择餐馆,GPS 系统用<em>算法</em>来帮你选择好的路线,公司用<em>算法</em>来选择求职者……当<em>机器</em>最终学会如何<em>学习</em>时,将会发生什么?n不同于传统<em>算法</em>,现在悄然主导我们生活的是“能够<em>学习</em>的<em>机器</em>”,它们通过<em>学习</em>我们琐碎的数据,来执行任务;它们甚至在我们还没提出要求,就能完成我们想做的事。n什么是终极<em>算法</em>?n<em><em>机器</em><em>学习</em></em>五大学派,每...
C++编程思想(英文原版)下载
C++编程思想(英文原版) 绝对的经典,程序员必备 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/linkin1005/2053557?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/linkin1005/2053557?utm_source=bbsseo[/url]
maple 13.02破解文件下载
maple 13.02破解文件,最新版本的maple破解。安完后将license复制到安装目录下即可 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wdzty/2241768?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wdzty/2241768?utm_source=bbsseo[/url]
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