一、什么是支撑向量机SVM （Support Vector Machine） SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-02 00:06:01
阅读次数：
842
关于常见的聚类算法的详解可以参见 "K均值聚类和高斯混合聚类" 一文。 本文内容仅适于机器学习初学者 可能刚接触机器学习过后都知道，聚类属于无监督学习的范畴，而分类问题是有监督学习里常见的任务，二者都有个划分类别的过程，为什么聚类方法不能用于分类呢？ 我们做分类任务的时候首先需要一批已标注好的样本， ...
分类：
编程语言 时间：
2018-08-28 20:22:26
阅读次数：
189
自编码器是一种有效的提取特征的方法，与PCA无监督降维不同，它实际上是独立于有监督、无监督算法外的自监督算法，Hinton大牛主要就是搞这块的，比如被他当做宝贝的玻尔兹曼机... 下面这个PPT主要讲一下自编码器的原理及其变种。 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-08-28 14:24:36
阅读次数：
570
转自ground truth的含义 ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia. 1、在统计学和机器学习中 在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-26 19:43:52
阅读次数：
204
线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-26 15:35:44
阅读次数：
188
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 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-08-25 18:53:53
阅读次数：
181
在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-23 23:10:36
阅读次数：
204
不同时期的你去看红楼梦会有不一样的感触，而不同年份的我看ML也会有更深入的理解(*/ω＼*) svm是 一种判别方法 有监督的学习模型 通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，主要解决二分类问题。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去。 所以，我们先从最简单 ...
分类：
系统相关 时间：
2018-08-22 20:36:55
阅读次数：
277
一提到机器学习，就不得不提李航的这本《统计学习方法》，回家这几日，把这本书的前九章看完了，因为后面两章HMM和CRF在之前就已经看过了，简单写一下自己的一点新认识。 这本书基本上是在围绕有监督来进行的，所谓有监督与无监督的区别：数学角度上来分析是是否知道P（Y|X），有监督是知道部分X对应的Y值，来 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-18 00:44:12
阅读次数：
166
特征选择（Feature Selection）指的是在特征向量中选择出那些“优秀”的特征，组成新的、更“精简”的特征向量的过程。它在 高维数据分析中十分常用，可以剔除掉“冗余”和“无关”的特征，提升学习器的性能。特征选择方法和分类方法一样，也主要分为有监督（Supervised）和无监督（Unsup ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-17 12:49:55
阅读次数：
319
