机器学习算法

最新推荐文章于 2022-11-12 22:28:45 发布
最新推荐文章于 2022-11-12 22:28:45 发布
阅读量547 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 正则 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ice_actor/article/details/51273277
本文探讨了机器学习中正则化的重要性，并解释了为何需要对数据进行归一化处理。此外，还讨论了连续特征的离散化及归一化方法，强调了良好的特征处理对于提高模型性能的关键作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

机器学习实战笔记1
moluchase的专栏
08-15 574
机器学习实战&统计学习方法前两部分主要讨论监督学习(只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果)第一部分 分类目标变量(也叫类别)：一般为标称型(在限定的目标集中取值，离散有限型，一般是分类算法)和数值型(无限的数值集合中取值，连续型，一般是回归算法) 特征：属性第1章机器学习基础机器学习的主要任务监督学习：分类，回归。[k-近邻，朴素贝斯，svm，决策树，等] 无监督学习
机器学习之特征归一化（normalization）
leiting_imecas的博客
02-11 5万+
参考自斯坦福机器学习课程 一 引子 对房屋售价进行预测时，我们的特征仅有房屋面积一项，但是，在实际生活中，卧室数目也一定程度上影响了房屋售价。下面，我们有这样一组训练样本： 房屋面积（英尺） 卧室数量（间） 售价（美元） 2104 3 399900 1600 3 329900 2400 3 369000
单细胞分析：PCA和归一化理论（七）
冷冻工厂
11-07 1309
1. 学习目标 讨论为什么归一化计数对于细胞之间的准确比较是必要的解释如何通过主成分分析 (PCA) 评估细胞之间的相似性 在获得高质量单细胞后，scRNA-seq分析工作流程的下一步是执行聚类。聚类的目标是将不同的细胞类型分成独特的细胞簇。为了进行聚类，确定了细胞间表达差异最大的基因。然后，使用这些基因来确定哪些相关基因组是造成细胞间表达差异最大的原因。 2. 计数归一化 第一个是计数归一化，这对于准确比较细胞（或样本）之间的基因表达至关重要。除了许多其他因素之外，每个基因的映射读数计数与RNA的表达成
单细胞分析：归一化和回归（八）
冷冻工厂
11-12 1926
导读 现在有了高质量的细胞，首先探索数据并确定任何不需要的变异来源。然后需要对数据进行归一化，计算方差并回归任何对数据有影响的协变量。 1. 学习目标 学会如何执行归一化，方差估计，鉴定易变基因 2.Info 目标 准确归一化和缩放基因表达值，以解决测序深度和过度分散计数值的差异。识别最可能指示存在的不同细胞类型的变异基因。 挑战 检查并删除不需要的变异，这样就不用在下游对这些细胞进行聚类 建议 在执行聚类之前，对存在的细胞类型的期望有一个很好的了解。了解是否期望细胞类型复杂性较低或线粒体含量较
归一化相关系数相关匹配公式
还是应该要努力的（12点前睡觉！！！！！
11-19 7770
相关匹配 公式 f(i,j)=∑u=−ll∑v=−kk[w(u,v)−wˉ][f(i+u,j+v)−fˉ]{∑u=−ll∑v=−kk[w(u,v)−wˉ]2∑u=−ll∑v=−kk[f(i+u,j+v)−fˉ]2}12f(i,j) = \frac{\sum\limits_{u = -l}^{l}\sum\limits_{v = -k}^{k}[w(u,v)-\bar{w}][f(i+u,j+v)...
机器学习算法与应用.pdf
09-24
机器学习算法与应用.pdf 机器学习是人工智能的核心和基础，研究机器学习是实现人工智能的重要步骤。机器学习算法是机器学习的核心部分，它决定了机器学习的性能和效果。本文将从三个方面介绍机器学习算法：典型机器...
机器学习算法汇总：人工神经网络、深度学习及其它
01-30
这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍...
传统机器学习算法总结
06-15
"传统机器学习算法总结" 机器学习是一门涉及到计算机科学、数学、统计学、信息论和工程学的交叉学科，旨在设计和开发使计算机系统能够自动地从经验中学习、提高性能的算法和理论。传统机器学习算法是机器学习的基础...
经典机器学习算法的极简式代码实现方案 经典机器学习算法极简实现的完整呈现 面向经典机器学习算法的极简实现方法 经典机器学习算法极简风格实现教程 经典机器学习算法的极简化实现路径 经典机器学习算法极简实
最新发布
08-17
经典机器学习算法的极简式代码实现方案 经典机器学习算法极简实现的完整呈现 面向经典机器学习算法的极简实现方法 经典机器学习算法极简风格实现教程 经典机器学习算法的极简化实现路径 经典机器学习算法极简实现的...
R语言中的scale函数及标准化和归一化的理解
Iceforest的博客
04-27 1万+
在不同组数据间存在差异时，经常要进行标准化或者归一化处理，标准化，归一化及scale的具体理解见https://blog.youkuaiyun.com/tanzuozhev/article/details/50602051，待我日后英文水平高了之后也自行查看...
数据处理中的归一化、标准化(Standardization)、中心化和正则化(Normalization)区别详解
sunmingyang1987的博客
09-21 8363
利用数据集对机器学习或深度学习模型进行训练前要对数据进行预处理，除了数据清洗（如处理数据缺失、数据异常等问题），还有一类数据预处理的方法经常用到，即数据的归一化、标准化和正则化等。作者在浏览了大量网上资料发现，很多人对这些概念不是很清楚，甚至有些机器学习和人工智能领域的培训老师也对这几个概念有些模糊。本文将详细介绍标题中所举的几个概念的意思，希望对大家的学习有所帮助！ （1）归一化 归一化是数据s...
机器学习简介及常用算法
xiangzhihong8的专栏
12-15 2万+
概念什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统
机器学习模型可解释性进行到底 ——PDP&ICE图（三）
素质云笔记
04-13 1万+
之前两篇有专门介绍shap值，可以说非常好用， 机器学习模型可解释性进行到底 —— 从SHAP值到预测概率（二） 机器学习模型可解释性进行到底 —— SHAP值理论（一） 文章目录1 部分依赖图（Partial Dependence Plot)1.1 理论解读1.2 如何根据PDP 进行特征筛选2 个体条件期望图（Individual Conditional Expectation Plot)3 sklearn 0.24+实现：PDP&ICE图3.1 部分依赖图（Partial Dependen
数据挖掘领域十大经典算法初探
dinongxu8804的博客
01-15 2152
数据挖掘领域十大经典算法初探 译者:July 二零一一年一月十五日 ----------------------------------------- 参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive ...
机器学习十大经典算法入门
热门推荐
qq_42379006的博客
06-20 9万+
一，SVM（Support Vector Machine）支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大 二，决策树（有监督算法，概率算法） ...
机器学习算法有哪些？
Fying2016的博客
06-02 1万+
机器学习算法有哪些？ 1、分层聚类 2、KNN 3、基于密度的聚类DBSCAN 4、K-means 5、自组织映射SOM 6、PCA 7、LDA 8、MDS 9、朴素贝叶斯 10、数据降维 11、感知机 12、GMM 13、EM 14、LVQ 15、HMM 16、熵，条件熵 17、决策树 18、CART算法 19、梯度下降 20、logistics回归 2...
数据挖掘十大经典算法
xdyang的图像视觉小屋
08-26 3664
本文来源：http://blog.youkuaiyun.com/aladdina/archive/2009/05/01/4141177.aspx 最近正在补习关于EM, ML, MAP方面的知识, 搜到了这篇文章, 觉得写的不错, 就直接拿过来了^_^     国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年1
深入探究机器学习算法项目实战应用
资源摘要信息:"在标题中，我们看到了反复出现的'机器学习算法项目'，这表明文件的核心内容与机器学习算法的实施和应用有关。由于标题重复提及，我们推断此项目可能涉及对多种机器学习算法的实践应用或研究。机器学习...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值