【算法模型】轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 【算法模型】轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常 ...
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2018-09-20 01:05:20
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1.分类分析 分类（Classification）指的是从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类的分析方法。 分类问题的应用场景：分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类通 ...
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2018-09-19 23:27:56
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调用函数 Pytorch使用torch.nn.BCEloss Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy ...
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2018-09-19 14:43:29
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支持向量机 支持向量机是一种二分类机器学习模型，适用于小样本数据集。 下面通过建模，优化方法求解，支持向量机在多分类问题的应用以及支持向量机优缺点四个方面讲： 第一部分：建模 一．线性可分支持向量机：若数据样本线性可分，通过极大化所有样本点的几何间隔最小值，将极大化问题转变成极小化问题之后，得到线性... ...
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2018-09-19 01:21:49
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定义与概念： 定位问题与单纯的分类问题的区别，实际上是在softmax时多输出表示坐标的四个参数: (中心点bx by , 高和宽 bh bw )。 ->比较早期的做法是使用滑动窗口， 先定义窗口尺寸， 依次识别窗口是否出现目标物体， 采用01分类。 ->现在一般使用Bounding box + A ...
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2018-09-15 12:27:11
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引言 本文主要是对分类型决策树的一个总结。在分类问题中，决策树可以被看做是if-then规则的结合，也可以认为是在特定特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习主要分为三个步骤：特征选择、决策树的生成与剪枝操作。本文简单总结ID3和C4.5算法，之后是决策树的修剪。 ID3算法 ID3算法和核心是 ...
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2018-09-13 01:14:03
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看了原理，总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型，才算学习深刻。而写此博文的目的是，网上关于K-NN解决此问题的博文很多，但大都是调用Python高级库实现，尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升，也不利于Python初学者实现该模型。 本博文的特点： 一 全面性地总结K- ...
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2018-09-11 11:15:44
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神经网络与分类问题 1.多元分类 根据分类的数量确定输出节点的数量是最可能得到良好效果的方法。输出的类别表示可以使用one-hot编码。通常情况下，二分类使用Sigmoid函数，多元分类使用Softmax函数。Softmax函数不仅考虑输入的加权和，而且考虑其他输出节点的输出。正确地诠释神经网络多元 ...
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2018-09-09 14:56:37
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1、请计算数组[1，2，3]中的元素3的Softmax值 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值 2、什么是过拟合？ 防止过拟合有哪些措施？ 3、对于二分类问题，分别描述逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN算法。 ...
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2018-09-02 11:08:46
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