机器学习基石系列五

最新推荐文章于 2025-04-02 16:44:49 发布
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#机器学习 #迭代 #算法

本文深入探讨了线性回归及逻辑回归的核心概念和技术细节，包括平方误差梯度、矩阵求导、PCA与SVD求解方法的选择依据，以及逻辑回归中的sigmoid函数应用。此外，还对比了不同线性模型的特点，并介绍了梯度下降、随机梯度下降等优化算法的应用场景。

线性回归

平方误差梯度

矩阵求导

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线性回归解

求解方式PCA，SVD取决于X矩阵性质，特征值等

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误差逼近

n足够大时，Ein与Eout的逼近保证了线性可学习

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逻辑回归

  • sigmoid函数

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  • 三种线性模型比较

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逻辑回归优化方向

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  • 梯度下降迭代优化

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随机梯度下降

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回归用于多分类

  • OVA：每次分出一类

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  • OVO：每次区别两类，使用选举算法选择最终分类，避免不平衡

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人工智能AI之机器学习基石系列 第 1 篇：什么是机器学习？——开启智能之门
maqh_csdn的博客
05-21 1501
一起轻松入门机器学习，理解其与人工智能、深度学习的关系，掌握三大基本要素和核心术语，开启你的智能探索之旅。
Bagging 与Boosting 特点分析
TheOneAc1的博客
07-30 3981
bagging 与boosting的数学原理
Python机器学习实战视频教学！
06-05
简介：课程以目前流行的两个框架scikit-learn 以及大名鼎鼎的Tensorflow作为作为实战工具，让学员系统完整掌握机器学习和深度学习这两个在目前人工只能炙手可热的技能，让人生事业更上一个台阶。本课程以基础原理+实战案例， 让学员学以致用。
机器学习：逻辑回归（OvR 与 OvO）
ab1213456的博客
07-30 5118
一、基础理解 问题：逻辑回归算法是用回归的方式解决分类的问题，而且只可以解决二分类问题； 方案：可以通过改造，使得逻辑回归算法可以解决多分类问题； 改造方法： OvR（One vs Rest），一对剩余的意思，有时候也称它为 OvA（One vs All）；一般使用 OvR，更标准； OvO（One vs One），一对一的意思； 改造方法不是指针对逻辑...
机器学习基石系列三
TheOneAc1的博客
08-19 351
课程关联与可学习 核心问题 上界限制增长上限上界证明（不太懂）
机器学习基石系列一
TheOneAc1的博客
08-19 357
问题解析规范化机器学习定义感知机：线性加权分类 类比常见的加权平均和线性组合形成分类门限值 PLA:基于实例的学习，错误反馈纠正 每次迭代选择误分类样本更新权值，直到便利样本未发现误分类点线性可分 结果收敛（单步优化，且存在上限，迭代优化次数也就有限） POCKET算法 随机样本点优化，收敛速度慢于PLA - 存在噪声数据时，对PLA的一种近似，通过足够多次随机迭代逼近特征函数
机器学习基石系列二
TheOneAc1的博客
08-19 397
分类 根据输出空间的不同分类，二分类，多分类，回归，结构学习等 输出空间说明了学习目的 监督与无监督 输入数据带标签（y）即为：有监督 输出输出无标签（y）即为：无监督 分类聚类问题,异常检测等都是无监督半监督： 标记少量数据避免标记全量数据的麻烦
机器学习基石系列六
TheOneAc1的博客
08-19 343
过拟合 噪声数据和过高的VC维容易造成过拟合 过拟合处理：过于拟合训练数据，泛化误差比较大 泛化误差L1与L2泛化比较三个学习原则 奥卡姆剃刀：简单模型更有效，复杂模型容易过拟合 抽样偏差:样本抽样不均匀，结果必然偏差（garbage in，garbage out，没有免费的午餐 ） 数据驱动 Comments
机器学习基石系列四
TheOneAc1的博客
08-19 343
vc维定义 最大非break point 点
《机器学习基石》课程笔记（3）
nudt_oys的博客
11-04 539
Learning with Different Output Space YY 输出空间 实际应用 二元分类 Y={−1,+1}Y = \{ -1, +1 \}信用卡分发或不分发、识别垃圾邮件和非垃圾邮件、病人有病或没病、广告是否盈利、答案是否正确多元分类 Y={1,2,3,...,K}Y = \{ 1, 2, 3,..., K\} 手写字体分类、图片识别、垃圾邮件更详细的分类 回归 Y=RY =
探秘数据结构：机器学习基石的深度解析
daylight的博客
04-02 635
数组是最基本的数据结构之一，它在内存中以连续的方式存储元素。例如，在社交网络分析中，我们可以将用户视为节点，用户之间的关注关系视为边，通过图算法来分析社交网络的结构和传播规律。例如，在文本处理中，我们可以使用哈希表来记录每个单词出现的次数，通过哈希函数将单词映射到一个唯一的地址，快速实现单词计数的更新和查询。正如我们在 deep - ML 网站上不断探索机器学习的奥秘一样，深入理解和熟练运用数据结构知识，将为我们在机器学习领域的学习和实践提供坚实的支撑，帮助我们更好地构建高效的模型，解决复杂的实际问题。
Coursera 平台林轩田《机器学习基石》与《机器学习技法》课程 PPT、作业及课堂笔记合集
08-17
在这众多的课程资源中，林轩田教授的机器学习系列课程，即《机器学习基石》与《机器学习技法》，因其深入浅出的授课方式和的内容备受推崇，成为机器学习领域的经典教程。林教授的课程不仅是初学者理解机器学习理论的...
机器学习的数学基石
最新发布
10-03
要深入理解和掌握机器学习，就需要有一系列坚实的数学基础。这本书主要介绍了机器学习所需的数学基础，内容涵盖线性代数、解析几何、矩阵分解等核心内容。 在书中，作者首先介绍了线性代数的基础知识，包括向量空间...
精选资源
台湾大学林轩田机器学习基石+机器学习技法作业代码.zip
11-24
台湾大学林轩田教授开设的“机器学习基石”与“机器学习技法”两门课程，是机器学习领域中非常重要的专业课程。这两门课程的作业代码被打包成一个压缩包文件，名为“台湾大学林轩田机器学习基石+机器学习技法作业...
台湾大学林轩田机器学习基石+机器学习技法作业代码_hy4.zip
02-07
在分析台湾大学林轩田教授所开设的机器学习基石以及机器学习技法课程时，我们有必要关注其配套作业代码的具体内容和结构。课程内容深入浅出，旨在为学生构建扎实的机器学习理论基础，并辅以实际操作技巧，提升学生的...
《统计学习方法》笔记一
TheOneAc1的博客
09-09 1074
统计学习对象 统计学习对象是数据，从数据出发，提取出特征，抽象出数据模型，发现数据知识，用于对回溯的分析和预测中 统计学习方法 获取新年数据集合 确定所有可能包含模型的假设空间，即学习模型的集合（模型） 确定模型选择准则（策略） 实现最优求解模型的算法（算法） 选择最优模型 利用最优模型分析预测新数据 监督学习每一个输入实例由一个输入向量表示 回归：输入输出变
PCA与SVD简洁解析（参考CS231n)
TheOneAc1的博客
07-30 946
PCA算法 PCA的算法步骤： 设有m条n维数据。 1）将原始数据按列组成n行m列矩阵X 2）将X的每一行（代表一个属性字段）进行零均值化，即减去这一行的均值 3）求出协方差矩阵C=1mXXTC=1mXXT 4）求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量 5）将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前k行组成矩阵P 6）Y=PXY=PX即
Gradient boosting Newton boosting
TheOneAc1的博客
01-22 691
Gradient boosting Newton boosting Newton tree boosting
回归（regression）
TheOneAc1的博客
09-03 657
回归定义： 岭回归与LASSO回归 支持向量机转化 非线性支持向量机 核函数 流形学习测地线（流形空间距离） PCA 流形空间距离 ISOMAP KD-Tree 优化搜索树Approximate Kmeans 推荐SVD
深度解析机器学习基石及多领域应用
为了更好地理解和掌握机器学习的相关知识，本资源"Coursera 机器学习基石(上).zip"汇集了一系列基础教学材料，旨在为学习者提供扎实的理论基础和实践技能，涵盖机器学习领域的关键概念和算法。 首先，机器学习是...
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