机器学习基础知识之矩阵

关于机器学习的一些基本概念的整理 1.前言 1.机器学习是一门致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能的学科.1997年Mitchell给出一个更形式化的定义,假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善,则我们就说关于T和P,该程序对E进行了学习. 机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生"模型"的算法,即学习算法(learning algorithm)."数据"即是现实生活中的&

机器学习分类(1)监督学习 数据集是有标签的,就是说对于给出的样本我们是知道答案的,我们大部分学到的模型都是属于这一类的,包括线性分类器.支持向量机等等: (2)无监督学习 跟监督学习相反,数据集是完全没有标签的,主要的依据是相似的样本在数据空间中一般距离是相近的,这样就能通过距离的计算把样本分类,这样就完全不需要label,比如著名的K-means算法就是无监督学习应用最广泛的算法: (3)半监督学习 半监督学习一般针对的问题是数据量超级大但是有标签数据很少或者说标签数据的获取很难很贵的情况,

1. 曼哈顿距离 二维平面两点a与b之间的曼哈顿距离:\[{d\mathop{{}}\nolimits_{{a-b}}={ \left| {x\mathop{{}}\nolimits_{{1}}-x\mathop{{}}\nolimits_{{2}}} \right| }+{ \left| {y\mathop{{}}\nolimits_{{1}}-y\mathop{{}}\nolimits_{{2}}} \right| }}\] 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhon

本文将是一篇长文,是关于机器学习相关内容的一个总体叙述,会总结之前三个例子中的一些关键问题,读完此文将对机器学习有一个更加深刻和全面的认识,那么让我们开始吧. 我们前面三篇文章分别介绍了 二分类问题.多分类问题 和 标量回归问题,这三类问题都是要将输入数据与目标结果之间建立联系.同时,这三类问题都属于监督学习的范畴,监督学习是机器学习的一个分支,还包括三个其他的主要分支:无监督学习.自监督学习 和 强化学习. 监督学习 这是目前最常见的机器学习类型,除了上面提到的分类和回归问题,还包括一些其他的

注:文章译自http://wgld.org/,原作者杉本雅広(doxas),文章中如果有我的额外说明,我会加上［lufy:］,另外,鄙人webgl研究还不够深入,一些专业词语,如果翻译有误,欢迎大家指正. 不是让你到店前面排队 lufy:你一定奇怪,为什么叫这个题目,因为日语中的矩阵叫做"行列",所以作者就给读者们开了个玩笑,我就这么直接翻译了,大家知道什么意思就行了. 在3D渲染的世界里,会很频繁的用到矩阵. 这里所说的矩阵,是数学里的矩阵.英语中叫做Matrix. 矩阵虽然听起来好

Octave/matlab的常用知识之矩阵和向量 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程,感觉还不错,算是入门了.这次打算以该课程的作业为主线,对机器学习基本知识做一下总结.小弟才学疏浅,如有错误,敬请指导. Andrew的课程选了Octave/matlab为编程语言.他选择这个估计更多是考虑大众性,这门语言容易入门. 然后我觉得学会使用Octave/matlab还是挺有用的.一来是她天生是个数学工具,开始的研究阶段使用她最方便莫属,注意我这里所说的是研究阶段,商用

一. 先介绍以下矩阵的基础知识 矩阵:有 n 行 m 列组成一个 n*m 的矩阵 1. 矩阵的加减运算满足的条件:两个矩阵的行.列 必须相同 2. 矩阵的乘运算 满足的条件:  A矩阵的列数为 B矩阵的行数 A(ms)*B(sn)=C(mn) 得到的矩阵 C 是 m 行 n 列的 其中 c[i][j] 为A 的第 i 行与B的第j 列对应乘积的和 即:  代码: 1 const int N=100; 2 int c[N][N]; 3 void multi(int a[m][s],int b[s]

前面我们已经给大家讲述了很多有关机器学习的概念,这些概念都是十分重要的,我们如果要学习人工智能的话就需要重视这些知识.在这篇文章我们接着给大家介绍机器学习中的基础知识,希望这篇文章能够给大家带来帮助. (1)正则化就是对模型复杂度的惩罚.正则化帮助防止过拟合.正则化包括不同种类:L1 正则化.L2 正则化.dropout正则化. (2)正则化率就是一种标量级,用lambda来表示,指正则函数的相对重要性. (3)表征就是将数据映射到有用特征的过程. (4)根目录就是指定放置 TensorFlow

机器学习的知识有很多,我们在前面的文章中讲述的都是相对比较简单的知识,想必那些已经让大家头疼不已吧?在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中深层次的知识.大家跟着小编学起来吧. (1)层就是神经网络中的神经元序列,可以处理输入特征序列或神经元的输出.也是 TensorFlow 的一种抽象化概念.层是将张量和配置选项作为输入.输出其他张量的 Python 函数.一旦必要的张量出现,用户就可以通过模型函数将结果转换成估计器. (2)学习率就是通过梯度下降训练模型时使用的一个标量.每次迭代中,梯度下降