SIGAI机器学习第十八集 线性模型2

讲授集成学习的概念,Bootstrap抽样,Bagging算法,随机森林的原理,训练算法,包外误差,计算变量的重要性,实际应用 大纲: 集成学习简介 Boostrap抽样 Bagging算法 随机森林的基本原理 训练算法 包外误差 计算变量的重要性 实验环节 实际应用 随机森林是一种集成学习的算法,构建在bootstrap采样基础之上的,bagging算法基于boostrap采样,与之对应的是boosting算法.随机森林是多颗决策树的集成,由于采用了bootstrip采样,在训练时有一部分样本

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用. 大纲: 聚类问题简介聚类算法的分类层次聚类算法的基本思想簇之间距离的定义k均值算法的基本思想k均值算法的流程k均值算法的实现细节问题实验EM算法简介Jensen不等式EM算法的原理推导收敛性证明 聚类算法是无监督学习的典型代表,前边讲过的数据降维算法是无监督学习的另外一种典型代表. 原文地址:https://www.cnblogs.com/wi

讲授聚类算法的基本概念,算法的分类,层次聚类,K均值算法,EM算法,DBSCAN算法,OPTICS算法,mean shift算法,谱聚类算法,实际应用 课程大纲: 基于密度的聚类算法简介DBSCAN算法的核心思想基本概念定义算法的流程实现细节问题实验OPTICS算法的核心思想基本概念定义算法的流程根据排序结果生成聚类结果实验Mean Shift算法的核心思想核函数概率密度估计算法的流程谱聚类算法的核心思想基本概念定义算法的流程算法评价指标应用聚类算法总结 这节课讲,基于密度的聚类算法:DBSCA

第十八堂讲的内容是机器视觉. 处理视频信息,理解图像 每个人都有一个手机了.每个人都有相机. 二维图还原三维图.分析面相.自动检视(外星人). 理解人的表情. 一张图一个故事,如何解析出来就是很大的问题了. 人眼的错觉. 这个是三维感知,它能识别远近,前景后景的 人脸识别.能找到人脸,但是不知道是谁.而且目前做的最好的是清华的研究院做的算法. 评判过程情况. 指纹识别,目前已经很好了. 目前已经有一家公司可以做到3D还原了. 3维度重建. 同一个人,但是变化的太多.这个就是机器视觉的难点. 这里

条件随机场 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第十八次课在线笔记.条件随机场是一种判别式概率模型,是随机场的一种,常用于标注或分析序列资料,如自然语言文字或是生物序列. 引言: “条件随机场”被用于中文分词和词性标注等词法分析工作,一般序列分类模型常常采用隐马尔科夫模型(HMM),像基于类的中文分词.但隐马尔可夫模型中存在两个假设:输出独立性假设和马尔可夫性假设.其中,输出独立性假设要求序列数据严格相互独立才能保证推导的正确性,而事实上大多数序列数据不能

七月算法-12月机器学习在线班--第十八次课笔记-条件随机场CRF 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1,对数线性模型 一个事件的几率odds,是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值. 1.1对数线性模型的一般形式 令x为某样本,y是x的可能标记,将Logistic/ Softmax回归的特征 记做 特征函数的选择:eg: 自然语言处理 1, 特征函数几乎可任意选择,甚至特征函数间重叠: 2, 每个特征之和当前的词

菜鸟玩云计算之十八:Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第1章 cheungmine, 2014-10-25 0 引言 在生产环境上安装Hadoop高可用集群一直是一个须要极度耐心和体力的仔细工作. 虽然有非常多文档教会大家怎么一步一步去完毕这样的工作,可是百密也有一疏. 现成的工具不是没有,可是对于我这个喜欢了解细节的人来说,用别人的东西,写的好还能够,写的不好,出了问题,查找错误难之又难.手工安装Hadoop集群须要对Linux有一定的使用经验.对于全然没有接触Linux的人来说.肯定是

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字.这比从一份扫描文档中 识别文字要复杂的多. 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 1. 文字侦测(Text detection)——将图片上的文字与其他环境对象分离开来 2. 字符切分(Character segmentation)——将文

0 相关源码 将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用.在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统. 1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用 1.3.2 推荐系统基于知识发现原理 1.4 推荐系统的工业化实现 Apache Spa