前言 AutoEncoder是深度学习的另外一个重要内容，并且非常有意思，神经网络通过大量数据集，进行end-to-end的训练，不断提高其准确率，而AutoEncoder通过设计encode和decode过程使输入和输出越来越接近，是一种无监督学习过程。 AutoEncoder Introduct ...
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2019-10-23 00:14:13
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什么是机器学习？ 机器学习技术的存在，使得人们可以享受强大的垃圾邮件过滤带来的便利，拥有方便的文字和语音识别软件，能够使用可靠的网络搜索引擎，同时在象棋的网络游戏对阵中棋逢对手，而且在可见的将来，我们将拥有安全高效的无人驾驶汽车。 分类： 监督学习（supervised learning）、无监督学 ...
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2019-10-18 10:58:43
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# K-Means聚类算法K-means聚类算法属于无监督学习算法，它实现简单并且聚类效果优良，所以在工业界也被广泛... ...
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2019-10-16 17:47:36
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 线性回归线性回归是比较经典的线性模型，属于监督学习中预测值为连续值的回归问题。线性回归针对的是一个或多个特征与连... ...
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2019-10-16 17:47:05
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https://spaces.ac.cn/archives/5448/comment-page-1?replyTo=9054 话在开头 # 在深度学习等端到端方案已经逐步席卷NLP的今天，你是否还愿意去思考自然语言背后的基本原理？我们常说“文本挖掘”，你真的感受到了“挖掘”的味道了吗？ 无意中的邂逅 ...
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2019-10-06 00:43:50
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一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 INPUT： K(number of clusters) Training set{x1,x2,x3,....xn} (xi b ...
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2019-10-04 09:16:15
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机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方法 一元函数 ...
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2019-10-03 12:58:27
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K-均值（K-Means）算法用于解决无监督学习中聚类问题，其输入为聚类组数量$K$，以及数据集${x^{(1)},x^{(2)},dots,x^{(m)}}$，其中$x^{(i)}inmathbb{R}^n$（不再添加$x^{(i)}_0=1$这一项）。算法步骤为：首先需要随机选取$K$个聚类中心... ...
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2019-10-01 11:27:26
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Sklearn RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余； 原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他 ...
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2019-09-30 23:18:00
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Sklearn库是基于Python的第三方库，它包括机器学习开发的各个方面。 机器学习的开发基本分为六个步骤，1）获取数据，2）数据处理，3）特征工程，4）机器学习的算法训练（设计模型），5）模型评估，6）应用。 机器学习的算法一般分为两种：一种既有目标值又有特征值的算法称之为监督学习，另一种只有特 ...
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2019-09-24 12:27:09
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