从0开始学习机器学习--Day24--核函数

最新推荐文章于 2025-11-25 13:01:43 发布
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#学习

核函数(Kernelsl function)

非线性数据的决策边界

对于非线性问题来说，决策边界在很多时候都是曲线，需要我们在假设函数中加入高阶多项式来拟合原始数据，这对于算法来说需要很长的运行时间去计算这些高阶多项式，那么有没有更高效的方法呢？

假设我们在特征x_{1},x_{2}的坐标轴上标记三个点l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}，设置新的输入变量为f_{1}=similarity(x,l^{(1)}) = e^{(-\frac{||x-l^{(1)}||^{2}}{2 \sigma^{2}})}，后面三个点也是类似的计算公式，我们把相似度函数similarity称为核函数，这里展开的核函数是其中一种，叫做高斯核函数，其中

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Chef_Chen
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轻松入门自然语言处理系列 03 机器学习基础-逻辑回归
CUFEECR的博客
03-19 2317
本文主要介绍了机器学习的基础模型逻辑回归模型：逻辑回归中的条件概率，包括逻辑回归的应用、理解基准、分类问题、逻辑函数和样本条件概率；逻辑回归的目标函数，包括最大似然估计、逻辑回归的似然函数和逻辑回归的最大似然估计；梯度下降法，包括求解函数的最小值最大值、梯度下降、逻辑函数求导和逻辑回归的梯度下降法；随机梯度下降法，包括梯度下降法的缺点、随机梯度下降法、小批量梯度下降法、基于小批量梯度下降法实现逻辑回归；案例-预测银行客户是否会开设定期存款账户，包括问题描述、数据理解、数据预处理、模型训练、模型评估等。
机器学习 从入门到精通 day_01
qq_59348412的博客
04-07 1518
Python语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数sklearnscikit-learn中文社区玩具数据集的数据量小，数据在sklearn库的本地，只要安装了sklearn，不用上网就可以获取。函数返回现实世界数据集的数据量大，数据只能通过网络获取。函数说明。
从0开始学习机器学习--Day2--梯度下降及其在线性回归的应用
Chef_Chen的博客
10-22 1096
在上一篇文章中初步地了解了机器学习的一些概念并接触了代价函数的数学定义，今天从代价函数开始继续学习机器学习。
黑马程序员3天快速入门python机器学习-day01笔记
qyk666的博客
12-19 1108
2.2 特征工程介绍 2.2.1 为什么需要特征工程(Feature Engineering) 2.2.2 什么是特征工程 2.2.3 如何进行特征工程 2.2.4 特征工程包含 2.3 特征提取/特征提取 2.3.1 什么是特征提取（将文本或者类别 用数值表示 以便计算机能更好理解） 2.3.2 字典特征提取案例 2.3.3 文本特征提取 方法1：CountVectorizer 方法2：TfidfVectorizer 2.4特征预处理 2.4.1 什么是特征预处理 2.4.2 归一化 2.4.3 标准化
【机器学习篇】01day.python机器学习篇Scikit-learn入门
打瓦打go打劫打三角洲，无聊喜欢打火影
07-31 1232
本文系统介绍了机器学习的基本概念、发展历史、分类方法和应用场景。首先阐述了机器学习的定义，即让计算机从数据中学习规律并进行预测。其次梳理了机器学习60多年的发展历程，从早期的图灵测试到当今深度学习的蓬勃发展。重点讲解了机器学习的四种分类：监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习，并列举了各类别的典型算法。随后详细介绍了机器学习在自然语言处理、医疗诊断、金融风控等领域的广泛应用。此外，还介绍了Python机器学习工具Scikit-learn的安装使用，以及如何获取和处理机器学习数据集.
Mime1-一个神奇的机器学习整合包
zfyyzhys的博客
08-09 6533
Mime1包-机器学习整合
机器学习实战 | 综合项目-电商销量预估进阶方案
ShowMeAI研究中心
03-22 1万+
本篇内容是Kaggle数据科学竞赛Rossmann store sales解决方案的进阶版本，整体方案包括探索性数据分析、缺失值处理、特征工程、基准模型与评估、XGBoost建模与调优等完整板块。
机器学习入门基础（万字总结）（建议收藏！！！）
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subsistent的博客
12-04 18万+
机器学习是人工智能的重要技术基础，涉及的内容十分广泛。本文章涵盖了机器学习的基础知识，主要包括机器学习的概述、 回归、分类、聚类、神经网络、文本分析、图像分析、深度学习等经典的机器学习基础知识，还包括深度学习入门等拔高内容。介绍机器学习的基础概念和知识，包括机器学习简史、主要流派、与人工智能、数据挖掘的关系、应用领域、算法、一般流程等。伴随着计算机计算能力的不断提升以及大数据时代的迅发展人工智能也取得了前所未有的进步。
【机器学习】框架三巨头：Scikit-Learn vs TensorFlow/Keras vs PyTorch 全方位对比与实战
吴师兄大模型的博客
04-05 2287
在机器学习的浪潮中，选择合适的工具如同航海家选择合适的船只一样重要。机器学习框架极大地简化了从数据预处理、模型构建、训练到评估部署的复杂流程，让我们能更专注于算法设计和业务问题本身，显著提高开发效率。当前，市面上存在众多优秀的机器学习框架，其中 Scikit-Learn、TensorFlow (及其高级API Keras) 和 PyTorch 无疑是最为主流和强大的三大选择。对于初学者而言，面对这些框架可能会感到困惑：它们各自有何特点？适用于哪些场景？我应该从哪个开始学起？
从0开始机器学习--Day7--逻辑回归的代价函数及简化
Chef_Chen的博客
10-29 478
在实际应用中，我们发现如果像处理线性回归的问题一样用这个代价函数来处理分类问题的参数，由于假设函数sigmoid是非线性的，把它带入到。以肿瘤病人的分类问题来理解，就是当假设函数输出为0，也就是说肿瘤病人的肿瘤为恶性肿瘤的概率为0，但此时。尽管我们把分类问题的代价函数的表达式写了出来，但这个式子看起来比较复杂，还要分两种情况，那么我们可不可以把它写成一个式子呢？，这跟线性回归时的式子是一样的，但两者之间假设函数的定义式子是不一样的，所以这看起来一样的式子在定义里实际上是完全不同的。
AI人工智能资料 机器学习和深度学习知识 day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx
05-03
初次使用Tensorflow，通常从简单的线性模型开始，定义变量、常量和运算，然后通过会话（Session）执行计算图。例如，实现线性回归模型，包括权重和偏置的初始化、损失函数的定义、梯度下降优化器的设定，最后通过...
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 276
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
【Betaflight源码学习】Betaflight 嵌入式操作系统架构解析：与 FreeRTOS 的深度对比
曾记否@
11-23 1152
Betaflight飞控系统采用轻量级自研调度机制，与FreeRTOS形成鲜明对比。该系统基于时间片的非抢占式调度，通过scheduler()函数顺序执行任务，确保飞控关键任务获得确定性执行时间。其核心taskDescriptor_t结构体包含任务函数指针、执行频率等参数，所有任务在枚举列表中明确定义。这种高度优化的调度方式为无人机控制提供了低延迟保障，但牺牲了部分系统灵活性。两种架构在任务调度策略、实时性保障等方面存在根本差异，直接影响飞控系统性能表现。
学习笔记——基础hash思想及其简单C++实现
2502_91790308的博客
11-23 959
哈希表是一种查找时间复杂度为O(1)的高效数据结构，通过哈希函数将数据映射到固定位置实现快速查询。本文介绍了哈希表的核心概念，包括哈希函数（重点讲解除留余数法）、负载因子和哈希冲突。针对冲突问题，详细阐述了开放定址法（含线性探测、二次探测）和链地址法两种解决方案。文章还通过计数排序示例说明哈希思想，并探讨了实现中的关键问题，如扩容策略、处理非整数类型键值的方法等。哈希表性能优异但需合理设计，否则可能退化为O(n)复杂度。
DeepSeek少样本学习
2509_93939072的博客
11-25 428
二是学会一个“距离度量”的尺度，知道在特征空间里，怎样算“像”，怎样算“不像”。除了常规的裁剪、翻转、变色，可以尝试Mixup、CutMix等混类增强，甚至用一些AutoAugment策略，凭空创造出海量的“新”样本，让模型见识更多的多样性，增强鲁棒性。它的核心在于，不再执着于记忆海量数据中那些细枝末节的特征，而是着力于学习一个“好的特征空间”，并掌握一种“比较和区分”的通用能力。它的目标就是上面说的，学习一个映射函数，把数据投影到一个新的特征空间，在这个空间里，相似样本靠得极近，不相似样本离得足够远。
谷歌新论文：为什么当前 AI 无法在训练后继续学习？
恋猫de小郭的博客
11-25 1027
从这个角度看，能“吃一堑长一智”的 AI 也许离我们就不远了更多的性能开销，例如额外的 MLP 运算和实时梯度计算更多的内存占用，比如 HOPE 需要存储“优化器状态” 和管理状态大小HOPE 要求参数在Forward过程中动态变化 ，这种“自我修改”的代码实现难度大，且难以利用现有的底层 Kernel 优化多嵌套下的梯度流管理和独立问题·····最后，本文解读主要参考 Gemini 分析。
微服务框架选型学习笔记
最新发布
TracyCoder的博客
11-25 171
Java微服务框架的核心选择集中在Spring Cloud（含Alibaba）和Dubbo两大体系：前者胜在“全栈治理”，后者胜在“高性能RPC”；而Quarkus、Micronaut则是云原生场景下的新兴选择。实际选型时，优先考虑团队技术栈、业务对性能的要求、部署环境（传统服务器/云原生），避免盲目追求“新技术”。
基于学习的人工智能（6）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 187
摘要：声音的物理特性包括波动性、可叠加性和频率感知。在机器学习中，每个任务都有其特殊性（如数据类型、数据量等），这些特殊性称为"先验知识"。设计者需充分利用先验知识构建高效系统。随着AI发展耗尽人类数据，先验知识愈发重要，它能约束学习过程，使数据信息更易被学习。（149字）
法律学习资料合集民事刑事行政法律实务经济社会商事诉讼法律课程+电子书籍
qq_21885317的博客
11-23 295
这是一套法律学习资料合集，体积庞大而且内容丰富，视频教程+文档资料，涵盖了法律相关的几乎所有方面，包括了民事法律、刑事法律、商事法律、行政法律、经济法律、社会法律、诉讼法律等实用法律资料，其下共有六个物理文件夹：法律课程合集+法律电子书大全+法律资料汇总+法律实务操作+法律热门平台+法律综合QITA。本套资料体积很大，文件目录数量众多，截图展示无法实现，已经授权百度网盘，资料所见即为所得，在线查看资料目录。
深度学习 DAY2：SVM原理与正则化，RNN进阶分析
非线性关系通过核函数来处理，它将数据从原始空间映射到高维特征空间，使得原本线性不可分的数据在新空间中变得线性可分。核函数不必显式知道特征映射的具体形式，只需关注数据点之间的内积，通过核函数计算得到，...
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