
machine learning
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wychen_sunshine
一生最忌见识短浅,故步自封。
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tensorflow手写体识别(一)
1.简介Tensorflow:张量流。 首先,Tensor代表了执行一个操作(运算)所产生的值。其次,一个Tensor实例并不会保存具体的值,而只是代表了产生这些值的运算方式。好像有些拗口,也就是说假如有一个加法操作add,令c = add(1,1)。那么c就是一个tensor实例了,代表了1+1的结果,但是它并没有存储2这个具体的值,它只知道它代表1+1这个运算。从这里也可以看出,tensorf原创 2017-10-17 00:11:13 · 1478 阅读 · 0 评论 -
决策树算法之ID3
1. 决策树的基本认识决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中,决策树是一种预测模型,代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系,每一个节点代表某个对象,树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值,而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出,如果有多个输出,可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。接下来讲解ID3算法。2. ID3算法介转载 2017-10-18 20:53:44 · 560 阅读 · 0 评论 -
机器学习初探
定义 机器学习是从早期的人工智能研究领域出来的。 那么深度学习与及其学习又有什么样的联系呢?我们可以从下图中直观的看出: 人工智能: 弱人工智能:是能够与人一样,甚至比人更好地执行特定任务的技术。目前已经实现的基本术语此类,如pinterest上的图像分类;或者Facebook的人脸识别。 强人工智能:拥有与人类智慧同样本质特性的机器,有着我们所有的感知,所有的理性原创 2017-09-30 15:15:23 · 352 阅读 · 0 评论 -
增强学习(一)-基本概念的理解
Reinforcement learning 1.定义: Reinforcement learning is learning what to do —-how to map situations to actions —- so as to maximize a numerical reward signal. 增强学习关注的是:智能体agent如何在环境中采取一系列行为,从而获得最大的累...原创 2018-03-09 16:34:45 · 1106 阅读 · 0 评论 -
机器学习数据分析之-轮廓系数(评估聚类结果)
在学习使用k-means算法进行负载聚类分析时看到了这样的图,查了之后大仙是用轮廓系数来评估分类结果的准确度或者称合适度。 定义 轮廓系数结合了凝聚度和分离度,其计算步骤如下: 1.对于第i个对象,计算它到所属簇中所有其他对象的平均距离,记为ai(体现凝聚度) 2.对于第i个对象和不包含该对象的任意簇,记为bi(体现分离度) 3.第i个对象的轮廓系数为si=(bi-ai)/max(a...原创 2018-05-14 22:50:58 · 39411 阅读 · 1 评论