机器学习之重点汇总系列（一）

梯度下降与导数详解
最新推荐文章于 2024-09-07 17:59:39 发布
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#机器学习 #人工智能 #AI

本文深入探讨了梯度下降算法的原理及其在机器学习中的应用，详细解析了全导数、偏导数和方向导数的概念，同时介绍了损失函数中的铰链损失和折页损失，为读者提供了一个全面理解梯度下降和损失函数的视角。
机器学习知识点全面总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
【机器学习-01】机器学习基本概念与建模流程
qq_38614074的博客
03-15 8680
机器学习基本概念和建模流程介绍
[机器学习笔记] 机器学习知识要点汇总
梅森上校的博客 业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。
04-06 6849
机器学习知识要点汇总 1. 机器学习的常见分类和常用的算法有哪些？ 将机器学习分为四种，分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和增强学习。 （1）监督学习(Supervised Learning)：是指每个进入算法的训练数据样本都有对应的期望值也就是目标值，进行机器学习的过程实际上就是特征值和目标队列映射的过程；通过过往的一些数据的特征以及最终结果来进行训练的方式就是监督学习法；...
于剑-机器学习每章重点
01-14
该资源是针对于剑老师的《机器学习从公里到算法》该书各章节知识点的汇总，是很多学校研究生课程的必修课，均为本人亲自整理和书写。
机器学习(重点整理)
最新发布
DJW520520的博客
09-07 843
22、主成分分析是最常用的线性降维方法 ，它的目标是通过某种线性投影将高维的数据映射到低维的空间中， 并希望在所投影的维度上数据的方差最大， 以此使用较少的维度， 同时保留较多元数据的维度。输入空间 特征空间和输出空间 ，联合概率分布，假设空间均值 ，标准差 ，方差 ，协方差 ，超参数，损失函数和风险函数 ，训练误差，正则化与交叉验证。充足、全面的高质量数据是机器学习的基础。25、拉普拉斯特征映射解决问题的思路 和LLE相似, 是一种基于图的降维算法， 是相互关联的点在降维后的空间中尽可能的靠近。
推荐｜掌握这12 条经验，才算学懂了机器学习
weixin_34278190的博客
03-01 467
华盛顿大学 Pedro Domingos 教授的“A Few Useful Things to Know about Machine Learning”这篇论文总结了机器学习研究者和从业者的 12 个宝贵经验，包括需要避免的陷阱、需要关注的重点问题、常见问题的答案。希望这些经验对机器学习爱好者有一些帮助。01“表征+评估+优化”构成机器的主要内容！构成机器学习算法的 3 部分：表征（Represe...
机器学习 --- 重点回顾（一）
ghisdeer的博客
08-04 303
近期实习及秋招岗竞争颇为激烈~ 整理了一些机器学习的相关知识，加以复习和巩固。以下所有图，侵删。 1. Logistic Regression 1.1 是什么： logistic 回归，是分类模型，主要用于二分类，使用了sigmoid非线性映射。 1.2 损失函数： 1.3 公式推导： 从贝叶斯开始推，将高斯分布带入似然函数。 1.4...
机器学习知识点总结
shmilylqd的博客
06-25 1683
机器学习知识点总结
机器学习算法课件资料汇总
标签“机器学习”进一步明确了该资料所属的技术领域，属于人工智能的重要分支之一。机器学习的本质是让计算机系统能够从数据中自动学习规律并做出预测或决策，而无需显式编程。这一过程依赖于大量数学工具的支持，...
机器学习平台建设（三）
2301_81887304的博客
01-18 1086
通用，意味着平台只做最少的工作，通过Kubernetes这样的容器编排软件来支持不同框架的配置镜像，并支持基础的硬件资源分配，任务管理等工作。在发布业务敏感模型时，通常需要平台能控制到达新模型的用户请求数量，从而观察新模型对业务的影响是正面的还是负面的，再决定是进一步部署新模型，还是撤回模型。除了模型的持续集成外，还包括数据的持续集成，即将模型持续的在最新数据集上训练，这样可以响应最新的热点数据。比如，在一些依赖第三方数据的机票查询功能中，会设计搜索进行中的界面，管理好用户的期望。
机器学习重点与步骤
09-14 426
机器学习重点与步骤 1.找到数据集，训练集 & 测试集 2.使用正确的机器算法 3.保证高的可靠性
机器学习-算法工程师 -面试/笔试准备-重要知识点梳理
SZ-crystal
03-12 1万+
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/lrs1353281004/article/details/79529818 整理了一下机器学习-算法工程师需要掌握的机器学习基本知识点，并附上了网上笔者认为写得比较好的博文地址，供参考。（持续更新） 机器学习相关基础概念 Variance（方差）与bias（偏差） https://www.zhihu.com/question/270...
十大机器学习算法的一个小总结
热门推荐
Miracle8070
10-11 1万+
在公众号看到来一篇不错的文章，讲解机器学习算法的，感觉挺好的，所以这里对常用的机器学习算法做一个小的总结， 然后根据学习李航老师的《统计学习方法》做得笔记，对这些算法进行补充。 简介   关于机器学习算法的研究已经获得了巨大的成功，哈佛商业评论甚至将数据科学家称为二十一世纪最具诱惑力的工作。 机器学习算法是在没有人为干涉的情况下，从大量的数据和历史经验中学习数据的结构并提升对某一目标的估计的算法。...
机器学习知识点
小一休的技术园
03-28 1318
机器学习方法概论 监督学习关于数据的基本假设是什么？ X和Y具有联合概率分布，训练数据与测试数据按照联合概率分布P(X,Y)独立同分布产生。 模型的假设空间是什么？ 模型属于输入空间到输出空间映射的集合，这个集合就是假设空间，假设空间的确定意味着学习范围的确定。由决策函数或者条件概率表示。 统计学习三要素 方法＝模型＋策略＋算法 损失函数的定义，有哪些损失函数，风险函数的定义？ 损失...
划重点——机器学习知识分布脑图
你悄悄的来到了我的博客
05-10 484
今天在电脑里发现一张之前下载的脑图，拿出来和大家分享一下，帮助大家梳理一下知识点，有建议的直接提，我会改
学习笔记【机器学习重点与实战】——1 线性回归
dkjkls的博客
03-21 1363
1.线性回归概述 线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型 (nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于 ω 直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性 (comprehensibility)。 ——《机器学习-周志华》P53P53P_{53} 优...
机器学习主要知识点整理
weixin_37779325的博客
07-09 5377
目录第一章 绪论第二章 模型评估与选择1.评估方法2.评估指标3.泛化误差期望 = 偏差+方差+噪声4.归一化5.正则化Q：L1比L2更稀疏（1）梯度值（2）先验概率（3）等高线图形方法（4）函数叠加方法Q：为什么权重变小可以缓解过拟合6.过拟合与欠拟合（1）降低过拟合：（2）降低欠拟合：第三章 线性模型1.线性模型的优点2.一元线性回归3.多元线性回归4.对数几率回归（LR）（1） 二分类，广义线性模型，用Sigmoid（2）优点（3）缺点（4）对数损失函数==极大似然函数取对数（5）极大似然法求解w和b
机器学习常见知识点
weixin_44749835的博客
10-10 250
梯度下降的类型 有三种流行的梯度下降类型，主要区别在于它们使用的数据量： 批量梯度下降（Batch gradient descent） 批量梯度下降，也称为 vanilla 梯度下降，计算训练数据集中每个示例的误差，但只有在评估所有训练示例后，模型才会更新。整个过程就像一个循环，称为训练时期。 批量梯度下降的一些优点是计算效率高，它产生稳定的误差梯度和稳定的收敛。一些缺点是稳定的误差梯度有时会导致模型无法达到的最佳收敛状态。它还要求整个训练数据集都在内存中并且可供算法使用。 随机梯度下降（stochast
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