專家坐堂:機器學習中對核函數的理解
專家坐堂:機器學習中對核函數的理解
專家坐堂:機器學習中對核函數的理解
相關推薦
專家坐堂:機器學習中對核函數的理解
wechat size 學習 blank weixin itl cti title redirect 專家坐堂:機器學習中對核函數的理解 專家坐堂:機器學習中對核函數的理解
機器學習中對不均衡數據的處理方法
9.png ima 方法 nbsp 修改 情況 技術分享 其他 它的 當對於a類型數據占10% b類型的數據占90% 這中數據不均衡的情況采用的方法有: 1.想辦法獲取更多數據 2.換一種評判方式 3.重組數據: a.復制 a的數據,使它的數據量和b一樣多。
機器學習中的目標函數、損失函數、代價函數有什麽區別?
是我 什麽 www 結構 分享圖片 最小 技術 分享 這一 作者:zzanswer鏈接:https://www.zhihu.com/question/52398145/answer/209358209來源:知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請註明出
機器學習中的損失函數
split 機器 兩個 argmin .org 因此 標簽 假設 loss 著重介紹hige loss 和 softmax loss。 svm回顧 \(C_1,C_2\)是要區分的兩個類別,通過分類函數執行時得到的值與閾值的大小關系來決定類別歸屬,例如: \[g(x) =
機器學習筆記 第1課:機器學習中的資料
資料在機器學習中起著重要的作用。 在談論資料時,理解和使用正確的術語非常重要。 你如何看待資料?想想電子表格吧,有列、行和單元格。 從統計視角而言,機器學習的任務是在假設函式( f )的上下文中構建資料。這些假設函式由機器學習演算法通過學習建立。給定一些輸入變數( Input ),該函式回答
機器學習中的核函式與核方法(是什麼?為什麼?怎麼做?)
我們在學習機器學習的時候,總是會看到一個概念——核,然後看到一堆公式。但是為什麼要核呢?核到底是啥玩意?雲裡霧裡。接下來,我們將要把“核”這個東西的神祕面紗一點點揭開。 一、什麼是“核函式” 我們都知道,機器學習(神經網路)的一個很重要的目的,就是將資料分類。我們想象下面這個資料(圖1),在
機器學習(二):機器學習中的幾個基本概念
前言 對於《統計學習方法》中遇到的一些問題,以及機器學習中的一些自己沒有理解透徹的問題,希望通過梳理總結能夠有更深入的理解。 在上一章最開始我們已經概括了統計學習方法的三要素,即模型、策略、演算法,這裡就不再詳述了。 本文討論總結了如下幾個概念:損失函式與風險
第五課:機器學習中的特徵工程
只是總結課程要點,特徵工程內容參見分類《feature engineering for machine learning》! 一、正負樣本不平衡處理方法 二、資料與特徵處理 數值型 類別型 時間型 文字型 1)詞袋 2)n-gram 3)Tf-idf
【ML學習筆記】3:機器學習中的數學基礎3(特徵值,特徵向量,認識SVD)
矩陣乘以向量的幾何意義 實際上也就是 所以,它還可以寫成 那麼把原來的矩陣按照列檢視來看,也就是 而[x]和[y]作為1x1的矩陣,在剛剛那個式子裡可以看成一個標量,也就變成了 所以矩陣乘以一個列向量,可以看成把這個列向量的每一個分
漫談:機器學習中距離和相似性度量方法
在機器學習和資料探勘中,我們經常需要知道個體間差異的大小,進而評價個體的相似性和類別。最常見的是資料分析中的相關分析,資料探勘中的分類和聚類演算法,如 K 最近鄰(KNN)和 K 均值(K-Means)等等。根據資料特性的不同,可以採用不同的度量方法。一般而言,定義一個距離函式 d(x,y), 需要滿足下
【ML學習筆記】5:機器學習中的數學基礎5(張量,哈達瑪積,生成子空間,超平面,範數)
向量/矩陣/張量 向量 向量可以表示成一維陣列,每個分量可以理解為向量所表示的點在空間中座標的分量。 矩陣 矩陣可以表示成二維陣列,上節理解了矩陣可以理解為線性對映在特定基下的一種定量描述。 張量 張量可以表示成任意維的陣列,張量是向量概
轉:機器學習中的範數規則化之(一)L0、L1與L2範數
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題:過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核範數規則化。最後聊下規則化項引數的選擇問題。這裡因為篇幅比較龐大,為了不嚇到大家,我將這個五個部分分成兩篇博文。知識有限,以下都是我一些淺顯的看法,如果理解存在錯誤
轉載:機器學習中的範數規則化之(一)L0、L1與L2範數
監督機器學習問題無非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”,也就是在規則化引數的同時最小化誤差。最小化誤差是為了讓我們的模型擬合我們的訓練資料,而規則化引數是防止我們的模型過分擬合我們的訓練資料。多麼
一文搞懂交叉熵在機器學習中的使用,透徹理解交叉熵背後的直覺
關於交叉熵在loss函式中使用的理解 交叉熵(cross entropy)是深度學習中常用的一個概念,一般用來求目標與預測值之間的差距。以前做一些分類問題
機器學習中Logistic Regression的個人理解
這段時間一直在看Andrew Ng的機器學習的公開課,感覺真的是很棒,極力推薦大家去看,這是對應的網易公開課的連結: 在看Logistic Regression的過程中,Ng首先介紹了伯努利分佈{0,1},而後引入sigmoid函式,之後就說我們假設(Le
深度學習中對神經網路的理解
最近在研究Deep Learning在個性化推薦中的應用,由於DL跟神經網路有很大的關係,索性開篇就介紹下神經網路和自己所瞭解到的知識。接觸ML時間不是很長,難免有描述不當的地方,旨在於交流學習,有啥想法直接後面回覆。 在這篇博文中,你將會看到如下知識: 神經網路的基本模型
深度譯文:機器學習那些事 關於自己的理解
【譯題】機器學習的那些事 【譯者】劉知遠 【說明】譯文載於《中國計算機學會通訊》 第 8 卷 第 11 期 2012 年 11 月 ,本文譯自Communications of the ACM 2012年第10期的“A Few Useful Things to
吳恩達機器學習筆記2-代價函數(cost function)
cost 但是 時也 建模 學習筆記 alt 得到 回歸 技術 我們選擇的參數決定了我們得到的直線相對於我們的訓練集的準確程度,模型所預測的值與訓練集中實際值之間的差距(下圖中藍線所指)就是建模誤差(modeling error)。 我們的目標便是選擇出可以使得建模
吳恩達機器學習筆記4-代價函數III(cost function)
cti 分享 表達 地理 image 一個 技術分享 代價函數 .com 這是代價函數的樣子,等高線圖,則可以看出在三維空間中存在一個使得??(??0, ??1)最小的點; 通過這些圖形,我希望你能更好地理解這些代價函數??所表達的值是什麽樣的,它們對應的假設是
統計學中特征函數理解和學習
統計學 image http ima .com 統計 理解 bsp info 統計學中特征函數理解和學習