1. 逻辑回归是一种监督式的学习算法。 [ 监督式学习算法有两组变量:预测变量(自变量x)和目标变量(因变量y),通过这些变量(x,y),搭建一个可以由已知的预测变量值x,得到对应的目标变量值y。 重复训练这个模型,直到能够在训练数据集上达到预定的准确度。] 2. 逻辑回归是一个分类算法。 利用已知 ...
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2016-05-27 00:35:47
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机器学习在商业系统应该是用的最多了,和传统人工区分开,因为数据集量级太大和复杂度太高,机器可以发现人难以发现的模型,基于模型的方式处理可以避免人的情感偏见。人工也是不可以完全抛开的,比如监督式的学习,靠人工;来标记数据,训练模型。文本标记和文本的情感标识别,还有就是破解验证码时基于CNN大量的训练集要靠人来处理,也是醉了,那是很累啊。模型出来后,可以做成服务整合到其他系统中,
机器学习应用在:
个...
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2016-05-12 14:39:18
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笔者寄语:本文大多内容来自未出版的《数据挖掘之道》的情感分析章节。本书中总结情感分析算法主要分为两种:词典型+监督算法型。
监督算法型主要分别以下几个步骤:
构建训练+测试集+特征提取(TFIDF算法)+K层交叉验证。
一、TFIDF算法指标的简介
监督式算法需要把非结构化的文本信息转化为结构化的一些指标,这个算法提供了以下的一些指标,在这简单叙述:
TF = 某词在文章中出现的...
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2016-05-03 18:22:39
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支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督式的机器学习方法(supervised machine learning),一般用于二类问题(binary classification)的模式识别应用中。 支持向量机的最大特点是既能够最小化经验损失(也叫做经验风险、或者经验误差) ...
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2016-04-20 01:54:19
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Andrew Ng在Machine Learning的第九周介绍了异常检测(anomaly detection)和推荐系统(recommender system),将笔记整理在下面。Anomaly DetectionDensity EstimationProblem Motivation视频开头,Andrew Ng告诉我们,异常检测(anomaly detection)主要应用于无监督式学习,但它更...
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2016-04-11 12:22:13
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刚刚完成了Machine Learning第八周的课程,这一周主要介绍了K-means和降维,现将笔记整理在下面。Unsupervised LearningClusteringUnsupervised Learning: Introduction今天我们开始介绍无监督式学习(unsupervised learning)。下面两张图分别代表典型的有监督式学习和无监督式学习。一个典型的有监督式学习是从一...
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2016-04-09 20:42:47
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本文档尝试解答如下问题: 支持向量机 (SVM) 是一个类分类器,正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。 换句话说,给定一些标记(label)好的训练样本 (监督式学习), SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。 如何来界定一个超平面是不是最优的呢? 考虑如下问题: Note 在这
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2016-03-18 16:03:38
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在机器学习领域,SVM是一个与学习算法关联的监督式学习模型,这些学习算法可以分析用来做分类和回归的数据。给定一个训练样本集,每个都被标记为两类中的一类,一个SVM训练算法构建一个模型,该模型能够将新的数据分到一个类中,使它成为一个非概率的二类线性分类器。一个SVM模型是样本点在空间的一种表示,(被映...
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2016-01-25 21:22:11
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K-Means算法非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括:市场划分(Market Segmentation)社交网络分析(Social Network Analysis)管理计算机集群(Organize Computer Clusters)天文学数据分析(Astronomi...
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2016-01-20 22:12:07
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非监督式学习:watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMzQ3NjQ2NA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="...
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2016-01-08 18:27:25
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