参数学习/非参数学习算法

一.参数学习算法(parametric learning algorithm) 定义:假设可以最大程度地简化学习过程,与此同时也限制可以学习到是什么,这种算法简化成一个已知的函数形式,即通过固定数目的参数来拟合数据的算法.    参数学习算法包括两个步骤: 选择一种目标函数的形式 从训练数据中学习目标函数的系数   参数学习算法的一些常见例子包括: Logistic Regression LDA(线性判别分析) 感知机 朴素贝叶斯 简单的神经网络 ?   参数机器学习算法的优点: 简单:这些算法

默认参数 对于参数有时候我们希望他是可选的,前面介绍了函数柯里化,当然还有其他的解决方案.如果不想给某些参数提供值的话,就让这写参数使用默认值.在函数定义的时候给参数赋值使用(参数,参数=值......),从而给形参指定默认值. 注意默认参数的值是一个不可变的参数(也就是说默认参数是一个确定的值). #默认参数值 #对于参数 我们希望参数值是可选的智能的,如果使用者没有提供参数值的时候,程序会使用默认的参数.使用的方法就是在函数定义形参的时候写上(形参=默认值)即可 #注意默认值的参数不可变 d

深度学习word2vec笔记之算法篇 声明:  本文转自推酷中的一篇博文http://www.tuicool.com/articles/fmuyamf,若有错误望海涵 前言 在看word2vec的资料的时候,经常会被叫去看那几篇论文,而那几篇论文也没有系统地说明word2vec的具体原理和算法,所以老衲就斗胆整理了一个笔记,希望能帮助各位尽快理解word2vec的基本原理,避免浪费时间. 当然如果已经了解了,就随便看看得了. 一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM 引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,一本是T

定场诗 伤情最是晚凉天,憔悴厮人不堪言: 邀酒摧肠三杯醉.寻香惊梦五更寒. 钗头凤斜卿有泪,荼蘼花了我无缘: 小楼寂寞新雨月.也难如钩也难圆. 前言 本章为重读<学习JavaScript数据结构与算法>的系列文章,该章节主要讲述数据结构-链表,以及实现链表的过程和原理. 链表 链表,为什么要有这种数据结构呢?当然,事出必有因! 数组-最常用.最方便的数据结构,But,当我们从数组的起点或中间插入或移动项的成本很高,因为我们需要移动数组元素. 链表,是存储有序的元素集合.链表中的元素在内存中并不

4. 基于深度学习的目标检测算法的综述(转) 原文链接:https://www.cnblogs.com/zyly/p/9250195.html 目录 一 相关研究 1.选择性搜索(Selective Search) 2.OverFeat 二.基于区域提名的方法 1.R-CNN 2.SPP-Net 3.Fast R-CNN 4.Faster R-CNN 5.R-FCN 三 端对端的方法 1.YOLO 2.SSD 四 总结 在前面几节中,我们已经介绍了什么是目标检测,以及如何进行目标检测,还提及了滑

http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3330390.html OpenCV学习(20) grabcut分割算法 在OpenCV中,实现了grabcut分割算法,该算法可以方便的分割出前景图像,操作简单,而且分割的效果很好.算法的原理参见papaer:“GrabCut” — Interactive Foreground Extraction using Iterated Graph Cuts 比如下面的一副图,我们只要选定一个四边形框,把框中的图像作为gra

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大

定场诗 八月中秋白露,路上行人凄凉: 小桥流水桂花香,日夜千思万想. 心中不得宁静,清早览罢文章, 十年寒苦在书房,方显才高志广. 前言 洛伊安妮·格罗纳女士所著的<学习JavaScript数据结构与算法>第三版于2019年的5月份再次刊印发行,新版内容契合当下,实为JavaScript开发人员的必备之佳作.有幸重读此版,与诸君分享共勉. 内容提要 此章节为第2章-ECMAScript与TypeScript概述,主要介绍了JS和TS的相关概念,以及在JS新版本中的新特性:let.解构.箭头函数