高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model， GMM） 是一种常见的聚类算法，与K均值算 ...
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2020-02-20 18:38:49
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一、摘要 提供了一种新的篇章级别的事件识别模型scale-free Identifier Network (sfIN)，能够更有效地处理长文档。模型采用监督学习和强化学习结合的方法训练。 二、架构 与LSTM-crf等基于神经网络的模型不同，mRR将文本编码到一个分层的存储栈中，使整个文本能进行更复 ...
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2020-02-20 13:29:35
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什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习？随着机器学习问题不断深入人心，人们也将现实中遇到不同的问题分为不同的学习方式，其中，最基础的应属监督学习，无监督学习和强化学习了。 监督学习(supervised learning)：已知数据和其一一对应的标签，训练一个智能算 ...
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2020-02-14 18:04:37
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@ "TOC" 第二章 2.3章末小结 1 机器学习模型按照使用的数据类型，可分为监督学习和无监督学习两大类。 1. 监督学习主要包括分类和回归的模型。 + 分类：线性分类，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯，k近邻，决策树，集成模型（随机森林（多个决策树）等）。 + 回归：线性回归，支持向量机（SV ...
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2020-02-09 16:37:56
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1.无监督学习 无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习，它常见的应用场景有：从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动分为 ...
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2020-02-06 23:21:48
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加深我对技术的理解，记录自己的学习足迹，反馈成长学习、开发过程中，难免都会遇到问题，写博客可以加深我对技术的理解，深刻大脑记忆，同时也能看看自己的学习轨迹，监督学习，更好的评价自我，让自己胸有成竹。 提升自己的表达能力，把事情捋的明白，说的透彻回想之前教别人的时候，明明事情不是很复杂，但我说的糊涂， ...
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2020-02-05 18:23:56
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# 介绍 决策树是监督学习的分类算法，关键在于决策树树的构造。构造决策树的算法有：ID3、C4.5、CART。 ID3算法的构造决策树的过程如下： # 选择特征 因为有好几个特征，依据哪一个特征划分，如，形如['四条腿','会叫','狗']，是依据有几条腿的特征，还是会不会叫的特征，所以要有评判标准... ...
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2020-02-03 22:44:21
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1. 模式识别是利用算法自动挖掘数据中的 Knowledge ，进而根据这些知识 采取行动 。 2. 无监督学习问题的目标是发现数据中的相似样本组群，或确定输入空间中数据的分布（密度估计），或从高维投影数据。 3. 强化学习就是要在给定情境下采取合适的措施最大化奖励。强化学习的一般特性就是权衡 ex ...
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2020-02-03 09:32:26
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无监督学习的目标： 利用无标签的数据学习数据的分部或数据与数据之间的关系被称作无监督学习。 无监督学习最常应用的场景是聚类和降维。 聚类 （sklearn.cluster模块） 定义 聚类(clustering)，就是根据数据的“相似性”将数据分为多类的过程。 评估两个不同样本之间的“相似性” ，通 ...
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2020-02-02 21:52:21
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机器学习介绍 机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习，改善具体算法的性能。 多领域交叉，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。 分类：监督学习、无监督学习、强化学习（增强学习）、半监督学习、深度学习。 scikit-learn库介绍（sklearn） 依赖Num ...
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2020-02-02 20:03:57
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