https://zhuanlan.zhihu.com/p/27689464 这篇文章对集成学习讲的不错 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现比较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时会我们只能得到多个有偏好的模型(弱监督模型，在某些方面表现比较好)。集成学习就 ...
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2017-10-30 17:09:24
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依据机器学习算法如何学习数据可分为3类：有监督学习：从有标签的数据学习，得到模型参数，对测试数据正确分类；无监督学习：没有标签，计算机自己寻找输入数据可能的模型；强化学习（reinforcement learning）：计算机与动态环境交互，学习错误反馈达到更优的目的。 依据机器学习期望结果来分类： ...
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2017-10-13 19:04:33
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机器学习算法分为两种：有监督和无监督。简单来说，有监督是指输入数据有y值，希望学习完后能找到x和y值之间的关系；无监督是指仅有x值，希望能从x中提取出特征。 常见监督算法：线性回归，逻辑回归，支持向量机（support vector machine，SVM），k-最邻近（k-NearestNeigh ...
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2017-09-29 21:26:03
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Softmax回归是Logistic回归在多分类问题上的推广，是有监督的。 回归的假设函数（hypothesis function）为，我们将训练模型参数，使其能够最小化代价函数： 在Softmax回归中，我们解决的是多分类问题，类标y可以取k个不同的值。对于给定的测试输入x，我们想用假设函数针对每 ...
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2017-09-29 21:24:33
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什么是有监督学习？什么是无监督学习？ 概念：输入数据有标签则为有监督学习，输入数据无标签就是无监督学习。 在机器学习中，一般聚类算法是无监督学习，分类和回归为有监督学习。 那么首先来看一下什么是学习：高考时的题目我们平时一般是没有见过的，但是为了准备高考，我们高中三年一直在学习，学基础知识，解题方法 ...
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2017-09-17 17:29:27
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目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 ...
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2017-09-11 19:45:07
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，如果有错误之处，还请多多包涵~ 简介 回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于 预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 一、线性回归 原理： 在连续型统计数据情况下，选取大量的样本数据，如下图中的 ...
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2017-08-26 12:50:37
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<p></p><p><span style="font-size:18px">上几篇博客都是分析的分类器算法（有监督学习），这次就分析一个聚类算法（无监督学习）。</span></p><p><span style="font-size:18px"></span></p><p><span style= ...
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2017-08-20 14:55:10
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1、基本概念：训练集，测试集，特征集，非监督学习，半监督学习，分类，回归 2、概念学习：概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数。 3、小例子 概念定义在实例（instance）集合之上，这个集合表示为X（X：所有可能的日子，每个日子的值由天气等6个属性表示）。 待学习的概 ...
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2017-08-11 11:01:22
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摘要： 文章首先指出，现存的特征学习方法还不能足够的捕捉出显示网络中被观测到的联通模式的的多样性 作者同时认为在搜索相邻节点时增加灵活性时提升特征学习算法的关键 主要贡献：我们定义了节点网络的表述，并且提出了一种带偏置的随机游走策略，这种策略可以有效地检索分散的相邻节点。 正文1 任何的有监督的学习 ...
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2017-08-02 23:35:50
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