六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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https://blog.csdn.net/linolzhang/article/details/78034823 一. 提出背景 目标：给定一段视频，通过分析，得到里面人员的动作行为。 问题：可以定义为一个分类问题，通过对预定的样本进行分类训练，解决一个输入视频的多分类问题。 这里提出的问题是简单 ...
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2018-08-24 17:15:48
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在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它 ...
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2018-08-23 23:10:36
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线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。 ...
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2018-08-22 20:43:05
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不同时期的你去看红楼梦会有不一样的感触，而不同年份的我看ML也会有更深入的理解(*/ω＼*) svm是 一种判别方法 有监督的学习模型 通常用来进行模式识别、分类以及回归分析，主要解决二分类问题。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去。 所以，我们先从最简单 ...
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2018-08-22 20:36:55
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原文出处： 不会停的蜗牛 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。今天的算法如下：决策树随... ...
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2018-08-22 17:09:22
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逻辑斯蒂回归: 逻辑斯蒂回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。logistic回归的因变量可以是二分类的， 也可以是多分类的 基本原理 logistic 分布 折X是连续的随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数: 其中为位置参数，为形状参数。与图像如下，其中 ...
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2018-08-22 14:03:12
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1 引言 1.1 维度灾难 分类为例：如最近邻分类方法（基本思想：以最近的格子投票分类） 问题：当数据维度增大，分类空间爆炸增长。如图1所示， 图1 维度增加示意图 1.2 解决方法 缓解维度遭难的一个重用途径是降维。降维是通过某种数学变换，将原始高维属性空间转换为一个低维“子空间”，在这个子空间中 ...
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2018-08-21 22:33:04
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1.什么是Haar特征 Haar特征是一种反映人脸灰度差异的矩形特征，因其与Haar小波类似而得名。 2.什么是Haar小波 Haar小波： 定义 其波形图为 由图2.1可以看出，Haar小波可以看作二值分类问题，如同Haar矩阵特征非黑即白，故Haar矩阵特征又称为类Haar特征。 3.Haar特 ...
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2018-08-21 16:02:29
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一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲 ...
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2018-08-12 21:30:47
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