提升(boosting) 方法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AdaBoost 为什么能够提高学习精度 ...
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2017-10-29 22:02:51
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[教程10]TensorFlow线性模型教程 在本教程中，我们将使用TensorFlow中的tf.estimator API来解决二进制分类问题：根据年龄，性别，教育和职业（特征）等个人的普查数据，我们将尝试预测人每年赚取5万多美元（目标标签）。我们将训练逻辑回归模型，并给出个人信息，我们的模型将输 ...
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2017-10-29 16:47:28
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这篇文章解释了底部链接的代码。问题描述? 如上图所示，有一些点位于单位正方形内，并做好了标记。要求找到一条线，作为分类的标准。这些点的数据在 inearly_separable_data.csv 文件内。 思路最初的 SVM 可以形式化为如下：\[\begin{equation}\min_{\bol... ...
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2017-10-28 22:08:24
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一、传统文本分类方法 文本分类问题算是自然语言处理领域中一个非常经典的问题了，相关研究最早可以追溯到上世纪50年代，当时是通过专家规则（Pattern）进行分类，甚至在80年代初一度发展到利用知识工程建立专家系统，这样做的好处是短平快的解决top问题，但显然天花板非常低，不仅费时费力，覆盖的范围和准 ...
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2017-10-27 15:55:17
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解决：Connections could not be acquired from the underlying database! 博客分类： 问题解决 数据库 iBatis 解决：Connections could not be acquired from the underlying data ...
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2017-10-25 15:54:48
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2.1二分分类 在一个二分分类问题中，结果是一个离散值的输出。 例如： 猫 VS 不是猫 这个目标是训练出一个分类器，输入是一个由特征向量x表示的图片，并且预测相关的标签y是1或者是0.这这个样例中，y是1表示是关于猫的图片（0表示非猫的图片）。 图片在计算机中存储在三个独立的矩阵中，表示图片中红、 ...
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2017-10-24 13:16:14
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往期RNN相关工程实践文章 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』RNN中文文本_上 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』RNN中文文本_下_暨研究生开学感想 背景 赶着这个周末把之前一直感兴趣的RNN文本生成实现了一下，实际效果 ...
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2017-10-22 21:29:30
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一、纲要 机器学习的定义 监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 回归问题(regression problem)与分类问题(classification problem) 鸡尾酒宴问题 单变量线性回归问题 二、概念介绍 1.什么 ...
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2017-10-18 09:59:44
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前言在之前的关于回归问题的讨论中，笔者主要给出了一般原始的线性回归模型（主要以最小二乘法形式进行的）以及其它两种主流的线性回归模型的补充内容，它们主要是为了解决样本之间存在线性相关性的问题，包括岭回归和LASSO回归。一般而言，对于多分类问题，我们希望能将样本的..
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2017-10-17 12:40:19
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多分类问题：有N个类别C1,C2,...,Cn,多分类学习的基本思路是“拆解法”，即将多分类任务拆分为若干个而分类任务求解，最经典的拆分策略是：“一对一”，“一对多”，“多对多” (1)一对一 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)},yi€{c1,c2,...,cN ...
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2017-10-16 22:03:54
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