机器学习基本概念总结（转载）

"机器学习:概念到理解"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.现在网上各种技术类文章很多,不乏大牛的精辟见解,但也有很多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习很难,是因为她有很扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也很简单,是因为对她不甚了解的人也可以轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期参考价值的内容,让更多

"机器学习:概念与理解"系列,我本着开放与共享(open and share)的精神撰写,目的是让更多的人了解机器学习的概念,理解其原理,学会应用.现在网上各种技术类文章很多,不乏大牛的精辟见解,但也有很多滥竽充数.误导读者的.这个系列对教课书籍和网络资源进行汇总.理解与整理,力求一击中的,通俗易懂.机器学习很难,是因为她有很扎实的理论基础,复杂的公式推导:机器学习也很简单,是因为对她不甚了解的人也可以轻易使用.我希望好好地梳理一些基础方法模型,输出一些真正有长期参考价值的内容,让更多

td p { margin-bottom: 0cm } p { margin-bottom: 0.25cm; line-height: 120% } Day2 机器学习基本概念 Eg1. 样例 天气 温度 风力 享受运动 1 晴 暖 小 是 2 晴 暖 大 是 3 晴 适中 大 否 4 雨 冷 大 否 5 晴 适中 适中 是 Eg2. 样例 面积(平方米) 学区(1-10) 房价(100$) 1 100 8 1000 2 120 9 1300 3 60 6 800 4 80 9 1100 1.基

一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific

.NET技术, 开源项目, 数据挖掘, 机器学习, 微软Power BI, 足球赛事分析, Matlab与C#编程 博客园 管理 本站首页 头条推荐 Power BI .NET开源 机器学习 博客美化 X组件 Matlab 随笔 - 189  文章 - 15  评论 - 4316 [翻译]Awesome R资源大全中文版来了,全球最火的R工具包一网打尽,超过300+工具,还在等什么? 阅读目录 0.前言 1.集成开发环境 2.语法 3.数据操作 4.图形显示 5.HTML部件 6.复用组件研究

欢迎大家前往云加社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:许敏 接上篇:机器学习概念总结笔记(一) 8)逻辑回归 logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.以胃癌病情分析为例,选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群必定具有不同的体征与生活方式等.因此因变量就为是否胃癌,值为"是"或"否",自变量就可以

原作者:vincentyao  原文链接: http://dataunion.org/14581.html 目录: 说说历史 Hoeffding不等式 Connection to Learning 学习可行的两个核心条件 Effective Number of Hypotheses Growth Function Break Point与Shatter VC Bound VC dimension 深度学习与VC维 小结 参考文献 VC维在机器学习领域是一个很基础的概念,它给诸多机器学习方法的可学

一句话明晰概念:不用编程制定机器做什么,机器有能力自己学习. 三种最基础的机器学习算法:决策树.线性回归.K-means聚类. 监督与无监督学习 周志华通过敲西瓜案例有以下讲解: 监督学习是在敲西瓜听声音判断好坏过程中有懂行的人告诉你这个瓜的好坏,给不同的声音贴上了好坏瓜的标签,慢慢学习声音特征之间的关系,最后通过特征能预测的模型. 监督模型又可分为分类模型与回归模型.分类模型预测标签为分类变量,回归模型预测标签为数值变量. 无监督学习是没有懂行的人告诉你瓜的好坏,只能对声音特征做分类(浑浊.清

一.sklearn中的Pipeline串联用法 Python搭建机器学习模型时,Pipeline是一个加快效率的方法,主要介绍学习串联用法.Pipeline处理机制就像是把所有模型塞到一个管子里,然后依次对数据进行处理,得到最终的分类结果,例如模型一可以是一个数据标准化处理,模型二可以是特征选择模型或者特征提取模型,模型三可以是一个分类器或者预测模型.Pipeline就是把这三个模型(模型不一定非要三个,根据自己实际需要)塞到管子里合并成一个模型调用,其中最后一个模型一定要是估计器,例如分类器.