【机器学习理论】换底公式--以e，2，10为底的对数关系转化

机器学习是现在在风口上.其包括一系列的具体算法,学习这些算法需要一定的数学基础(线性代数.概率论),网上有大量的资料可以参考学习:对于工程来说门槛就更低了,有许多优秀的现成框架可以使用.虽然我们调用一些api.调调参数就能完成很多工作,但是理解这背后的"为什么"还需要下一番功夫.机器学习理论是该领域的分析框架,这方面的内容比较抽象,且"实用性不强",所以常常被人忽略.这篇博客就来通俗地讲讲这些理论. 1.什么是机器学习 计算机编程算法是用来解决各种实际问题的.在传统

[机器学习快速入门]简单自学机器学习理论 机器学习理论--part I 前言 (第II部分内容点此:第III部分内容点此) 动机 大多数人在小的时候被魔术师以及魔术技巧所迷住,并想弄明白其中的奥秘.有些人会带着这份迷恋研究到更深处并学习魔术技巧,有些人会接受专业的训练,而其他人会继续平庸下去.我在年幼时也尝试过魔术技巧并沉迷于其中,然而后来学习的是另外一种魔术,称作计算机编程. 编程确实酷似魔法, 和魔术一样,自学的现象在计算机编程世界占了上风.在过去的两年计算机开发者调查显示,超过一半的开发者

本文译自:http://www.alexirpan.com/2016/07/17/ml-sleep.html,原文标题<The Machine Learning Casino>,译文供您参考. 一.机器学习理论研究 机器学习是一种能使计算机半自主地对数据进行分析,并从中学习经验的算法. 机器学习理论的研究听上去就好像做这么一件事,让我们的研究人员去深刻探索,提高计算机学习数据集的效率的方法. 事实上,机器学习理论的研究可以在我们的生活的每时每刻找到影子.就好像你在不断的进行一场赌博,只不过你的

一.定义: 有n个训练样本Zn={zi(xi,yi), i=1,2,...,n},定义N(Zn)为函数集中的函数能对样本分类的数目.        解释:xi 代表特征向量如d维特征向量,yi代表一个标记如0或1, 因此zi就是对一个特征的标记,Zn中有n个样本,可能的标记方式2n种,一种标记方式就生成一种样本集: N(Zn)为Zn的标记空间中能被正确分类的标记数量. 举例:在二维特征空间中,不共线的3个二维特征向量,其标记方式有23=8种,每一种标记方式都能被指示函数集二维线性分类器正确分类,

摘要: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 1.2 为什么会产生过拟合,有哪些方法可以预防或克服过拟合? 2.模型选择 3.特征选择 4.特征工程与数据预处理 内容: 1.常见问题 1.1 什么是偏差与方差? 泛化误差(general error)可以分解成偏差(bias)的平方加上方差(variance)加上噪声(noise).偏差度量了学习算法的期望预测和真实结果的偏离程度,刻画了学习算法本身的拟合能力,方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化,刻画了数据扰动所造成的影响

第一章 机器学习概述 机器学习的概念 学习:可以从不同角度对学习给出解释,但是都包含了知识获取和能力改善这两个主要方面.因此给学习如下一般的解释:学习是一个有特定目的的知识获取和能力增长过程,其内在行为是获得知识.积累经验发现规律等,其外部表现是改进性能.适应环境.实现自我完善等. 机器学习:机器学习是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科,是计算机科学.数学.心理学.生物学和哲学等多门学科的交叉. 机器学习的发展历史 第一阶段是20世纪50年代中叶到60年代中叶属于热烈时期.第二阶

本文是转载的,原作者不详. 一.概念 时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数) 比如:一般总运算次数表达式类似于这样: a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f a ! =0时,时间复杂度就是O(2^n); a=0,b<>0 =>O(n^3); a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推 eg: (1) for(i=1;i<=n;i++) //循环了n*n次,当然是O(n^2) for(j=1;j<=