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搜索关键字:统计学习    ( 412个结果
最大熵模型 Maximum Entropy Model
熵的概念在统计学习与机器学习中真是很重要,熵的介绍在这里:信息熵 Information Theory 。今天的主题是最大熵模型(Maximum Entropy Model,以下简称MaxEnt),MaxEnt 是概率模型学习中一个准则,其思想为:在学习概率模型时,所有可能的模型中熵最大的模型是最好 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-13 14:43:55    阅读次数:304
我的机器学习/数据挖掘的书单
李航的《统计学习方法》 这本书开篇第一章写得特别好,各个模型的算法推导也比较全,基本涵盖了比较经典的判别模型和生成模型。 《机器学习实战》 这本书代码和应用特别多,了解python用法和机器学习算法的代码实现非常方便。 项亮的《推荐系统实践》 这本书个人感觉偏理论一点,伪代码看着都实现不了,不过关于 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-05 21:12:32    阅读次数:403
提升方法(boosting)详解
提升方法(boosting)详解 提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效。在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost,然后通过训练误差分析探讨AdaB ...
分类:其他好文   时间:2017-02-15 00:44:41    阅读次数:138
统计学习方法 (第3章)K近邻法 学习笔记
第3章 K近邻法 k近邻算法简单、直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类。当K=1时,又称为最近邻算法,这时候就是将训练数据集中与x最邻近点作为x的类。 3.1 k近邻模型 模型由三个基本要素——距离 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-19 03:47:29    阅读次数:250
损失函数和分类器评估方法
介绍:以下是李航《统计学习方法的》第一章的部分摘录,只为复习总结用 内容: 1.损失函数: 扩展:线性回归,LR,svm,boosting的损失函数 2.分类器评估方法: ...
分类:其他好文   时间:2017-01-15 11:41:44    阅读次数:537
统计学习方法(第2章)感知机 学习笔记
第2章 感知机 感知机是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,求得感知机模型。感知机学习算法分为原始形式和对偶形式,是神经网络和支持向量机的基础。 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-07 22:32:59    阅读次数:305
AI方向
普通程序员如何转向AI方向 眼下,人工智能已经成为越来越火的一个方向。普通程序员,如何转向人工智能方向,是知乎上的一个问题。本文是我对此问题的一个回答的归档版。相比原回答有所内容增加。 一. 目的 本文的目的是给出一个简单的,平滑的,易于实现的学习方法,帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门。这里 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-05 08:01:00    阅读次数:259
条件随机场(CRF) - 2 - 定义和形式(转载)
转载自:http://www.68idc.cn/help/jiabenmake/qita/20160530618218.html 参考书本: 《2012.李航.统计学习方法.pdf》 书上首先介绍概率无向图模型,然后叙述条件随机场的定义和各种表示方法,那这里也按照这个顺序来。 概率无向图模型(马尔可 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-25 17:49:52    阅读次数:287
【统计学习】主成分分析PCA(Princple Component Analysis)从原理到实现
【引言】--PCA降维的作用 面对海量的、多维(可能有成百上千维)的数据,我们应该如何高效去除某些维度间相关的信息,保留对我们“有用”的信息,这是个问题。 PCA给出了我们一种解决方案和思路。 PCA给我的第一印象就是去相关,这和数据(图像、语音)压缩的想法是一致的。当然,PCA像是一种有损的压缩算 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-19 21:26:29    阅读次数:918
视觉机器学习读书笔记--------SVM方法
SVM是一种有监督的统计学习方法,能够最小化经验误差和最大化几何边缘,被称为最大间隔分类器,可用于分类和回归分析。 一、基本原理 SVM是一个机器学习的过程,在高维空间中寻找一个分类超平面,将不同类别的数据样本点分开,使不同类别的点之间的间隔最大,该分类超平面即为最大间隔超平面,对应的分类器称为最大 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-11 03:13:39    阅读次数:336
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