机器学习算法推导的较好例子

最新推荐文章于 2023-06-23 00:01:30 发布
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本文深入探讨了如何在优快云上有效利用资源，解析博客内容并进行深度学习，涵盖了从阅读理解到实践应用的全过程。

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机器学习算法之Boosting算法原理和GBDT原理推导
blank_tj的博客
08-31 9789
针对Boosting的基本介绍在我的这篇文章中详细介绍了https://blog.youkuaiyun.com/blank_tj/article/details/82229322 简单总结Boosting：初始对每个样本分配相同的权重，每次经过分类，把对的结果的权重降低，错的结果权重增高，如此往复，直到阈值或者循环次数。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的弱函数集合(基函数)；提...
【机器学习算法】10种常见机器学习算法+Python代码
nnn0245的博客
12-07 2076
监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。
关于机器学习的十个实例
栖客
11-12 3665
转载自：  英文原文：Practical Machine Learning Problems         机器学习是什么？         机器学习是什么？这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义，但是实际上，机器学习是由它所解决的问题定义的。因此，理解机器学习最好的方式是观察一些实例。         首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例，然后
我是这样理解--SVM，不需要繁杂公式的那种！(附代码)
mantch
07-11 983
文章目录1. 讲讲SVM1.1 一个关于SVM的童话故事1.2 理解SVM：第一层1.2.1 函数间隔与几何间隔1.2.2 最大间隔分类器的定义1.2.3 最大间隔损失函数Hinge loss1.3 深入SVM：第二层1.3.1 从线性可分到线性不可分1.3.2 核函数Kernel1.3.3 总结1.4 SVM的应用2. SVM的一些问题3. LR和SVM的联系与区别3.1 相同点3.2 不同点4...
机器学习算法推导
Acegem的博客
12-25 1894
一、K近邻算法（KNN） 适用场景（优缺点） 低维度下的一个非常高效的算法。 注： 不适合高维度（如1000维以上）— KNN算法核心是计算距离的，若x=(x1, x2, …, x1000)， y=(y1, y2, …, y1000)，但极端情况可能是只有两个特征如x1, x2与y1, y2有用，其他特征与相似度无关，如果则把每一个特征都考虑进来计算距离（相似度）则会不断地削减这两个实际上有用...
【机器学习算法推导】逻辑回归
Mankind的博客
12-21 416
逻辑回归(logistic regression)是分类算法的一种，通过形成决策边界，达到对数据进行分类的效果。 算法思想 逻辑回归中，以二分类为例，最终预测得到的是一个分类，也就是0或者1。若目标函数hθ=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_θ=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+...+θ_nx_nhθ​=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​+...+θn​xn​，最终得到的值，往...
【期末总复习】机器学习（公式推导与代码实现）鲁伟
weixin_56463218的博客
06-23 2645
训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个模型后，为了能找出效果最佳的模型，使用各个模型对验证集数据进行预测，并记录模型准确率。选出效果最佳的模型所对应的参数，即用来调整模型参数。如svm中的参数c和核函数等。测试集(Test set)通过训练集和验证集得出最优模型后，使用测试集进行模型预测。用来衡量该最优模型的性能和
数学推导+纯Python实现机器学习算法22：EM算法
weixin_37737254的博客
07-21 552
Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 从本篇开始，整个机器学习系列还剩下最后三篇涉及导概率模型的文章，分别是E...
《机器学习公式推导与代码实现》chapter13-LightGBM
Jiawen9的博客
06-21 606
LightGBM简介和示例
EM算法详细例子及推导
03-31
之后，该算法被Hartley与Baum等人进一步发展，并最终由Dempster等人在1977年的论文中进行了系统的阐述，使之成为了现代统计学和机器学习领域中不可或缺的一部分。 EM算法的核心在于处理含有隐含变量的数据集，即...
机器学习面试算法总结 手写
04-22
在自己学习过程中，详细整理了数据挖掘领域常用的算法模型的数学推导，及其关键代码，可供面试前参阅
机器学习-SVM算法推导
一米阳光的博客
06-08 764
机器学习公式推导
daisyliudi的专栏
03-29 2043
上个星期帮别人推导公式，主要是机器学习算法的优化。在网上找了一份资料，还没来得及好好研究，总结了机器学习中常见的求导，百度云里面有，之后有时间仔细研究。反正我基本都是根据这个推出来的，最后人家给了我1000块钱，还说我推导的很不错。虽然我也不知道我推的是啥！！！ 直接把图片传上来做个记录
机器学习常见算法推导过程
yajuanpi4899的博客
04-03 1312
机器学习算法推导
机器学习算法推导基本知识：矩阵求导公式
smart boy
06-15 5108
1、 2、 3、 4、 5、
机器学习--BP算法推导理解
weixin_43301333的博客
01-31 847
首先打卡Ng老师的机器学习，今天是第八天。 昨天晚上在b站看了神经网络那节，Ng老师对于反向传播原理并没有做出解释，听了之后满头问号。幸亏开了弹幕，在各种弹幕发的博客链接的帮助下，今天总算把整个过程搞明白些了。 下面用大白话总结一下反向传播的推导过程+个人的理解。 以下推导使用的的符号均与coursera机器学习中采用的符号一致，不同的符号推导结果可能会不同 为什么要用反向传播 首先来讲一下为什么...
机器学习常用算法快速推导(更新24.08.29)
iamjackjin的博客
04-07 385
机器学习入门算法的快速推导与总结
机器学习中常见算法推导总结
qq_26399819的博客
04-24 4296
本博客基于周志华老师《机器学习》、Ian Goodfellow《Deep Learning》、李航老师《统计学习方法》以及网上部分资料，为自己的学习笔记、总结以及备忘录，由于本人刚入门，欢迎大家指出错误。如有侵权，望告知，谢谢。机器学习常见算法推导，主要以下几种算法：knn、线性回归、逻辑回归、lda、感知机、bp、svm、em、pcak近邻法（k-nearest neighbor，k-NN）: ...
机器学习算法详解：从监督到无监督
"这篇资料是关于机器学习算法的分类及其相关概念的介绍，由邹博在2014年10月18日分享。主要内容包括机器学习的基本概念、常用方法，以及交叉验证、泛化能力和监督与非监督学习等核心概念的讲解。" 机器学习是一种让...
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