1、线性模型 形式简单、易于建模、很好的可解释性 2、逻辑回归 无需事先假设数据分布; 可得到近似概率预测; 对率函数任意阶可导的凸函数,许多数值优化算法都可直接用于求取最优解 3、线性判别分析(LDA) 当两类数据同先验、满足高斯分布且协方差相等时,LDA可达到最优分类 4、boosting 代表 ...
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2018-09-06 22:49:29
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求职季,真的会让一个人变得有些不一样吧,比如我,对于一个菜鸟来说,最近一段时间焦虑不安外加有点自闭... 前段时间在校内网上看到了陌陌科技内推计算机视觉算法工程师和机器学习算法工程师的消息,抱着试试的心态整理了一份简历按照提供的邮箱投出去了,我想这次应该又是石沉大海了吧,谁想在一周前闷热的一天在嘈杂 ...
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2018-09-03 23:00:45
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emmm,又无聊写了一点坦克大战(未完成),写着写着我发现可能得需要用多线程,不然不能一边移动一边发射子弹,也可能是我没想到好办法 = =,然后关于机器人,我有点想正好试试机器学习算法来训练机器人,但目前还不知道该从何入手,比如,该获得什么样的数据集来训练,我还没想好。效果: 与之前贪吃蛇一样,我都 ...
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2018-09-02 01:48:42
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https://www.jqr.com/article/000243 一句话概括:one hot编码是将类别变量转换为机器学习算法易于利用的一种形式的过程。 类别值是分配给数据集中条目的数值编号。 sklearn的LabelEncoder可以帮我们完成这一类别值分配工作。 在我们继续之前,你可以想一 ...
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2018-09-01 18:03:49
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如何准备机器学习工程师的面试 ? 2018届校招面经精选 1、菜鸟图像图形算法 内推 一面 2、机器学习算法面经 3、百度面试一面 4、京东云算法工程师一面分享 5、京东算法工程师一面面经 6、京东云机器学习面试分享 7、京东 AI 与大数据部面经 8、华为优招面试机器学习面经 9、大量面经总结(包 ...
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2018-08-31 10:50:17
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反向传播算法 上一节的我们已经知道了前向传播是如何计算的了。即给定x如何通过各个节点计算出y。 那么还有一个问题就是我们如何确定各个神经元的权重,或者如何说训练一个神经网络。 在传统机器学习算法中我们会使用梯度下降算法来做权重更新: $$ \theta_j:=\theta_j \alpha\frac ...
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2018-08-29 21:28:51
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观点1:XGBoost要比深度学习更重要。2016年Kaggle大赛29个获奖方案中,17个用了XGBoost。因为它好用,在很多情况下都更为可靠、灵活,而且准确;在绝大多数的回归和分类问题上,XGBoost的实际表现都是顶尖的。 观点2:针对非常要求准确度的那些问题,XGBoost确实很有优势,同 ...
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2018-08-28 11:24:47
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1. CF协同过滤推荐算法原理及应用 1.1 概述 什么是协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF)? 首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做? 大部分的人会问问周围id朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类 ...
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2018-08-27 21:27:48
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无监督机器学习算法没有任何监督者提供任何指导。 这就是为什么它们与真正的人工智能紧密结合的原因。 在无人监督的学习中,没有正确的答案,也没有监督者指导。 算法需要发现用于学习的有趣数据模式。 什么是聚类? 基本上,它是一种无监督学习方法,也是用于许多领域的统计数据分析的常用技术。 聚类主要是将观测集 ...
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2018-08-25 18:53:53
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预处理数据 在我们的日常生活中,需要处理大量数据,但这些数据是原始数据。 为了提供数据作为机器学习算法的输入,需要将其转换为有意义的数据。 这就是数据预处理进入图像的地方。 换言之,可以说在将数据提供给机器学习算法之前,我们需要对数据进行预处理。 数据预处理步骤 按照以下步骤在Python中预处理数 ...
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2018-08-25 14:18:35
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