那几年,我学习机器学习的主要内容:
1.机器学习基本导论,机器学习入门了解;
2.线性回归与Logistic。xx业绩预测系统,智能交互统计系统等;
3.岭回归,Lasso,变量选择技术。维度的技巧等技术;
4.降维技术。xx指标设计,具体规范;
5.线性分类器,Knn算法,朴素贝叶斯分类器,文本挖掘。XX智能垃圾消息,垃圾邮件判断,评论智能分析,智能监控统计预警系统呀。
6.决策树,组合提升算...
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2015-03-20 14:27:55
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---恢复内容开始--- 参考:http://www.cnblogs.com/fxjwind/p/3607784.html 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,属于判别模型(直接寻找输入到输出的映射函数,不关心联合概率什么的)。 感知机模型 假设空间是定义在特征空间中的所...
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2015-03-11 16:48:56
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做为一种监督学习模型,支持向量机(Supprot Vector Machine)在机器学习领域内很重要。首先,SVM用来干什么?一句话将,就是分类(Classification)。比较简单的分类,比如线性分类、Logistic 回归等等,得到的分类结果未必是最优的。而SVM则旨在找到一个最优的分类器。从这个目的出发,SVM提出了Soft Margin,Support Vector等等看似很直观的概...
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2015-01-30 16:12:41
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感知机(Perceptron)的模型非常简单,就是学习如下一个线性分类器\begin{align*} f(\boldsymbol{x}) = sign(\boldsymbol{w}^\top \boldsymbol{x})\end{align*}为了表述方便,这里省略了截距$b$。 若某个样本...
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2015-01-28 06:12:55
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线性模型回顾
我们回顾一下之前的三种线性模型,它们的共同点是都要对输入的数据x做一个加权的分数s。
下图表示了这三种不同的线性模型的表示方式、误差函数和求解最小的Ein的方法。
这里可以看出,PLA算法这种线性分类模型,在求解Ein的时候是很困难的,相对而言,线性回归和logistic回归都有各自求解Ein的方法,那么我们能不能用这两种回归的计算方法来帮助...
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2015-01-13 21:34:53
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分类器分类器是一种计算机程序。他的设计目标是在通过学习后,可自动将数据分到已知类别。平面线性分类器一个简单的分类问题,如图有一些圆圈和一些正方形,如何找一条最优的直线将他们分开?我们可以找到很多种方法画出这条直线,但怎样的直线才是最优的呢?距离样本太近的直线不是最优的,因为这样的直线对噪声敏感度高,...
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2015-01-02 16:01:27
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感知器(perceptron)1957年由Rosenblatt提出,是神经网络与支持向量机的基础。感知器是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。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。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。...
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2014-12-11 20:53:03
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第二讲介绍了Perceptron Learning Algorithm (PLA),是以后学习的基础。PLA是二元的线性分类器,类似于神经感受器,用于做是非题。1. PLA的假设函数:h(x) = sign(w'x)。 这里w'是列向量,x是行向量。x代表一个数据点,这个点可能包含了d个维度,即x....
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2014-12-11 13:55:09
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支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM。通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。 本文详述SVM的理论基础,并通过Python实现了该算法。...
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2014-12-01 14:20:05
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生存?还是毁灭?——哈姆雷特可分?还是不可分?——支持向量机之前一直在讨论的线性分类器,器如其名(汗,这是什么说法啊),只能对线性可分的样本做处理。如果提供的样本线性不可分,结果很简单,线性分类器的求解程序会无限循环,永远也解不出来。这必然使得它的适用范围大大缩小,而它的很多优点我们实在不原意放弃,...
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2014-11-19 12:13:03
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