机器学习算法归纳

机器学习算法汇总 1. 前言 通过将工作中用到的机器学习算法归纳汇总,方便以后查找,快速应用. 2. 推荐算法 交叉最小方差 算法名字 交叉最小方差, Alternating Least Squares, ALS 算法描述 Spark上的交替性最小二乘ALS本质是一种协同过滤的算法 算法原理 1. 首先将用户推荐对象交互历史转换为矩阵,行表示用户,列表示推荐对象,矩阵对应 i,j 表示用户 i 在对象 j 上有没有行为  2. 协同过滤就是要像填数独一样,填满1得到的矩阵,采用的方法是矩阵分解

在理解了我们须要解决的机器学习问题之后,我们能够思考一下我们须要收集什么数据以及我们能够用什么算法.本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,非常有帮助. 机器学习领域有非常多算法,然后每种算法又有非常多延伸,所以对于一个特定问题,怎样确定一个正确的算法是非常困难的.本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法. 学习方式 依据怎样处理经验.环境或者不论什么我们称之为输入的数据,算法分为不同种类.机器学习和人工智能课本通常先考虑算法能够适应的学习方式. 这里仅仅讨论几个基

本文我们会概述一些流行的机器学习算法. 机器学习算法很多,并且它们自身又有很多延伸.因此,如何确定解决一个问题的最好算法是很困难的. 下面我们先说基于学习方式对算法的分类和算法之间的相似性,让大家有个整体意识:接着再陈述各类算法. 一.基于学习方式对算法的分类 根据如何处理经验.环境或者任何我们称之为输入的数据,算法分为不同种类.机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式. 这里只讨论几个主要的学习风格或学习模型,并且有几个基本的例子.这种分类或者组织的方法很好,因为它迫使你去思考输

在理解了我们需要解决的机器学习问题之后,我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法.本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,很有帮助. 机器学习领域有很多算法,然后每种算法又有很多延伸,所以对于一个特定问题,如何确定一个正确的算法是很困难的.本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法. 学习方式 根据如何处理经验.环境或者任何我们称之为输入的数据,算法分为不同种类.机器学习和人工智能课本通常先考虑算法可以适应的学习方式. 这里只讨论几个主要的学习风格或

本文是翻译文章,但我并未逐字句的翻译,而是有所删减,并加入了一些自己的补充. 机器学习(Machine Learning, ML)是什么,作为一个MLer,经常难以向大家解释何为ML.久而久之,发现要理解或解释机器学习是什么,可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说.对于MLers,理解ML解决的问题的类型也有助于我们更好的准备数据和选择算法. 十个机器学习问题样例 想入门机器学习的同学,经常会去看一些入门书,比如<集体智慧编程>.<机器学习实战>.<数据挖掘>.<

在机器学习表现不佳的原因要么是过度拟合或欠拟合数据. 机器学习中的逼近目标函数过程 监督式机器学习通常理解为逼近一个目标函数(f)(f),此函数映射输入变量(X)到输出变量(Y). Y=f(X)Y=f(X) 这种特性描述可以用于定义分类和预测问题和机器学习算法的领域. 从训练数据中学习目标函数的过程中,我们必须考虑的问题是模型在预测新数据时的泛化性能.泛化好坏是很重要的,因为我们收集到的数据只是样本,其带有噪音并且是不完全的. 机器学习中的泛化 在In机器学习中,我们描述从训练数据学习目标函数的

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

什么是程序 计算机程序,是指为了得到某种结果而可以由计算机(等具有信息处理能力的装置)执行的代码化指令序列(或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列). 通俗讲,计算机给人干活,但它不是人,甚至不如狗更懂人的需要,那怎么让它干活呢,那就需要程序员来写程序,程序就是计算机能懂的语言(指令),然后计算机可以执行这些程序(指令),最终完成任务. int n = std::atoi(argv[1]); //求n的阶乘 double result = 1.0; for (int

近些年来,随着大数据.云计算.移动互联网.人工智能技术的兴起,“机器学习”成为了行业内炙手可热的一个名词.从通信互联网领域的专家,到各式各样的企业,甚至到普通的老百姓,都对“机器学习”技术略知一二.那么,机器学习到底是什么,它与我们常见的“人工智能”.“神经网络”.“数据挖掘“等相似概念都有什么关系?机器学习有那些基本分支.基本方法?在本文中,我们将用最简单易懂的语言解释这些问题. 问题一:“机器学习”和“人工智能”的关系是什么? 随着“机器学习”火起来的还有一个词语,即“人工智能”.每个人都肯