深度学习（2）之机器学习(部分深度学习)算法原理简述

原创 已于 2022-11-07 08:57:30 修改 · 694 阅读 · 3 ·
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#深度学习 #算法

于 2021-12-25 16:46:10 首次发布
这篇博客回顾了作者一年前学习的机器学习算法和神经网络知识，发现经过时间的洗礼，很多内容已被遗忘。作者强调实践在巩固知识方面的重要性，并认为时间是记忆的最大挑战。博客中包含了常用机器学习算法的原理及一些神经网络的前沿内容，适合定期复习和研究。

这是毕业前找工作时总结的知识，过了一年左右时间，竟然忘的差不太多，因为最近也在看关于AI方向的知识，所以对于自身的记忆又重新有了一个新的认识，没有什么比实践更能巩固思想的，也没有什么比时间更能冲淡回忆的，时间永远是记忆最永恒的敌人

记录常用的机器学习算法原理，后边也有一些较为流行的神经网络方面的内容，放到文章里，不时复习研究
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【机器学习-14】K-means聚类算法：原理、应用与优化
qq_38614074的博客
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在众多聚类算法中，K-means算法因其简单高效而备受青睐。K-means算法的基本思想是：通过迭代的方式，将数据划分为K个不同的簇，并使得每个数据点与其所属簇的质心（或称为中心点、均值点）之间的距离之和最小。具体来说，K-means算法的执行过程通常包括以下几个步骤：首先，随机选择K个数据点作为初始的簇质心；然后，根据每个数据点与各个簇质心的距离，将其分配给最近的簇；接着，重新计算每个簇的质心，即取簇内所有数据点的平均值作为新的质心；
深度学习简述
weixin_42108731的博客
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今天我们大概了解了一下深度学习。深度学习也是机器学习的一种。我们之前讲解了数据挖掘十大经典算法，还有逻辑回归、随机森林算法等，这些都是传统的机器学习算法。在日常工作中，可以满足大部分的机器学习任务。但是对于数据量更大，更开放性的问题，我们就可以采用深度学习的算法，让机器自己来找规律，而不是通过我们指定的算法来找分类规律。所以深度学习的普适性会更强一些，但也并不代表深度学习就优于机器学习。一方面深度学习需要大量的数据，另一方面深度学习的学习时间，和需要的计算资源都要大于传统的机器学习。
深度学习算法和机器学习算法_机器学习算法说明
科技博客的分析“工具人”
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深度学习算法和机器学习算法 机器学习和深度学习已被广​​泛接受，甚至更广泛地被误解了。 在本文中，我想退一步并从基本的角度解释机器学习和深度学习，讨论一些最常见的机器学习算法，并解释这些算法与创建预测模型的其他难题之间的关系从历史数据。 什么是机器学习算法？ 回想一下， 机器学习是一类用于根据数据自动创建模型的方法。 机器学习算法是机器学习的引擎，这意味着它将数据集转换为模型的算法。 哪...
机器学习与深度学习算法
AI天才研究院
01-04 996
1.背景介绍 机器学习和深度学习是当今最热门的人工智能领域。机器学习是一种算法的学科，它使计算机能够从数据中自动发现模式，并使用这些模式进行预测或决策。深度学习是机器学习的一个子集，它使用人类大脑中的神经元和神经网络的思想来解决复杂的问题。 在这篇文章中，我们将深入探讨机器学习和深度学习算法的核心概念、原理、实例和未来趋势。我们将涵盖以下主题： 背景介绍 核心概念与联系 核心算法原理和具体...
机器学习、深度学习和算法结构框架 xmind文件原图
03-07
pandas.xmind 《机器学习》XMind思维导图笔记.xmind 机器学习框架.xmind 神经网络发展过程.xmind
【ML】机器学习中的十大深度学习算法
sikh_0529的博客
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假设您正在尝试预测句子中的最后一个词“太阳从东方升起”，我们不需要任何进一步的上下文，显然下一个词将是东方。我说一口流利的印地语”。在 CNN 中，数据处理涉及将图像分成许多重叠的图块，而不是将整个图像输入我们的网络。然后，我们在整个原始图像上使用一种称为滑动窗口的技术，并将结果保存为单独的小图片块。滑动窗口是一种蛮力解决方案，我们扫描周围的给定图像以检测所有可能部分的对象，一次每个部分，直到我们得到预期的对象。每个节点都连接到下一层的每个节点，因此信息在多个层之间不断前馈，这就是它被称为前馈网络的原因。
深度学习从入门到实战——机器学习常用算法总结
swpucwf的博客
11-18 2562
机器学习笔记一级目录机器学习定义分类学派分类按照学习方式分类业务领域分类学习步骤学习技巧学习轮次任务按照模型来分机器学习开发流程数据集常见数据集误差分析泛化误差分析欠拟合：高偏差低方差过拟合：低偏差高方差交叉验证线性回归逻辑回归支持向量机支持向量机是有监督学习中最具有影响力的方法之一，是基于线性判别函数的一种模型。SVM基本思想：对于线性可分的数据，能将训练样本划分开的超平 面有很多，于是我们寻找“位于两类训练样本正中心的超平面”， 即margin最大化。从直观上看，这种划分对训练样本局部扰动的承 受性最好
机器学习/深度学习资料
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新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
深度学习算法2-SVM的原理
zj51351515的博客
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1.SVM概述 在机器学习领域，支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类(异常值检测)以及回归分析。 其具有以下特征： (1)SVM可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。 (2) SVM通过最大化决策边界的边缘来实现控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和...
大数据背景下的机器学习算法简述.pdf
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随着大数据技术的发展，机器学习算法也在持续优化，例如集成学习、深度学习等更复杂的模型应运而生，以应对更复杂的任务和更庞大的数据集。在实际应用中，选择合适的算法和模型是提升数据分析效率和精度的关键。对于...
机器学习算法总结
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04-21 889
原文 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文总结一下常见的机器学习算法，以供参考。机器学习的算法很多，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。 　　这里从两个方面进行总结，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。 一、学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器...
深度学习与机器学习的对比，算法总结和应用框架
加百力 的技术博客
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深度学习算法和机器学习算法意见(Opinion) 目录(Table of Contents) Introduction介绍Logistic Regression逻辑回归K-MeansK均值Decision Trees决策树Random Forest随机森林XGBoostXGBoostSummary 概要 介绍(Introduction) There are several Machine Lear...
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来源| SIGAI数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。2.梯度下...
机器学习与深度学习核心知识点总结 写在校园招聘即将开始时
SIGAI_优快云的博客
08-09 2845
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 导言 一年一度的校园招聘就要开始了，为了帮助同学们更好的准备面试，SIGAI 在今天的公众号文章中对机器学习、深度学习的核心知识点进行了总结。希望我们的文章能够帮助你顺利的通过技术面试，如果你对这些问题有什么疑问，...
机器学习——深度学习(Deep Learning)
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Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN，1. 有监督学习和无监督学习给定一组数据(input，target)为Z=(X，Y)。有监督学习：最常见的是r
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神经网络是一个具有相互连接的节点的计算系统，其节点的工作方式更像是人脑中的神经元。这些神经元在它们之间进行处理并传递信息。每个神经网络都是一系列的算法，这些算法试图通过一个模拟人类大脑运作的过程来识别一组数据中的潜在关系。 深度学习算法和经典神经网络之间有什么区别呢？最明显的区别是：深度学习中使用的神经网络具有更多隐藏层。这些层位于神经元的第一层（即输入层）和最后一层（即输出层）之间。另外，没有必要将不同层的所有神经元连接起来。 您应该知道的9种深度学习算法 ＃1反向传播 反向传播算法是一种非常流行的用于
深度学习十大算法:探索Al的奥秘
2301_79537729的博客
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RL考虑的是智能体（Agent）与环境（Environment）的交互问题，其中的agent可以理解为学习的主体，它⼀般是咱们设计的强化学习模型或者智能体，这个智能体在开始的状态试图采取某些⾏动去操纵环境，它的⾏动从⼀个状态到另⼀个状态完成⼀次初始的试探，环境会给予⼀定的奖励，这个模型根据奖励的反馈作出下⼀次⾏动(这个⾏动就是当前这个模型根据反馈学来的，或者说这就是⼀种策略)，经过不断的⾏动、反馈、再⾏动，进⽽学到环境状态的特征规律。但是最常见的CNN都是若干卷积层+池化层的组合，如上图中的CNN结构。
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常用的机器学习与深度学习算法简介1、机器学习1.1 决策树与随机森林1.2 支持向量机(SVM)1.3 k-最近邻算法1.4 朴素贝叶斯分类器2、深度学习2.1 人工神经网络2.2 深度神经网络2.3 卷积神经网络2.4 循环神经网络2.5 自编码器 1、机器学习 1.1 决策树与随机森林 决策树(Decision Tree)是一种将决策流程以树状结构清晰表示的机器学习方法，本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 图1-决策树 随机森林(Random Forest)是通过构建多个决策树对样本进行训
文本分类算法模板库：涵盖机器学习与深度学习主流模型
“附赠资源.docx”可能提供额外的学习资料、参考文献、算法原理简述或实战案例分析，有助于深入理解各模型背后的理论基础；而主项目文件夹应包含完整的代码实现，如数据预处理模块（分词、停用词过滤、向量化）、...
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