随机森林（RandomForest） 简介： 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 “Random Forests” 是他们的商标。 这个术语是1995 ...
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2020-05-05 20:23:35
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决策树的理解 决策树是一种机器学习的方法。决策树的生成算法有ID3, C4.5和CART等。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。 决策树是一种十分常用的分类方法，需要监管学习（有教师的Supervised Lea ...
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2020-05-05 20:09:36
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From: https://www.cnblogs.com/pinard/p/6912636.html EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断等等。本文 ...
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2020-05-05 17:56:50
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特征缩放 to do Batch Normalization原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333 https://zhuanlan.zhihu.com/p/69659844 背景 对深层神经网络的训练调参困难且复杂，深度神经网络之所以如此难训练，其中一个重 ...
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2020-05-04 17:21:13
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机器学习算法的优点和缺点总结 1.正则化算法（Regularization Algorithms） 它是另一种方法（通常是回归方法）的拓展，这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚，它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。 例子： 岭回归（Ridge Regression） 最小绝对收缩与选择算子（LASS ...
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2020-05-04 15:53:05
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准确率至上已是过去式，这些趋势在2020年的AI领域更受关注 AI 领域最杰出的头脑如何总结 2019 年技术进展，又如何预测 2020 年发展趋势呢？本文介绍了 Soumith Chintala、Celeste Kidd、Jeff Dean 等人的观点。 人工智能不是将要改变世界，而是正在改变世界 ...
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2020-05-04 15:00:42
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题意： 你们大学有n个学生。第i个学生的编程技巧是人工智能。作为教练，你要把他们分成几个小组，为即将到来的ICPC决赛做准备。想象一下，如果这所大学有2?105名学生准备进入期末考试，那该有多好！ 每队至少由三名学生组成。每个学生应该属于一个团队。团队的多样性是属于该团队的某个学生的最大编程技能与属 ...
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2020-05-03 18:49:58
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本文转自公众号《数据科学家联盟》 一、主成分分析法的思想及其原理 1、PCA(Principal Component Analysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。 其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特 ...
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2020-05-03 18:41:03
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一：为什么需要神经网络 （一）案例 为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例 ...
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2020-05-02 22:37:21
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机器学习中讲到的推荐系统（不单独写博了）： ...
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2020-05-02 19:17:29
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