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【特征工程】特征選擇及mRMR算法解析一铸抑、 特征選擇的幾個常見問題 為什么？（1）降低維度违霞，選擇重要的特征灭抑，避免維度災(zāi)難，降低計算成本（2）去除不相關(guān)的冗余特征（噪聲）來降低學(xué)習(xí)的難...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)】基函數(shù)與函數(shù)空間引言 在學(xué)習(xí)線性回歸模型的時候就會遇到基函數(shù)牵咙，可能我們會遇到多項(xiàng)式基函數(shù)、高斯基函數(shù)攀唯、sigmoid基函數(shù)洁桌，當(dāng)然在高等數(shù)學(xué)和信號系統(tǒng)中還經(jīng)常會碰...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)】高斯過程初探概述 高斯過程是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和貝葉斯理論發(fā)展起來的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，適于處理高維度侯嘀、小樣本和非線性等復(fù)雜回歸問題另凌，且泛化能力強(qiáng)，與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)戒幔、...
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【特征工程】特征選擇與特征學(xué)習(xí)特征選擇與特征學(xué)習(xí) 在機(jī)器學(xué)習(xí)的具體實(shí)踐任務(wù)中吠谢，選擇一組具有代表性的特征用于構(gòu)建模型是非常重要的問題。特征選擇通常選擇與類別相關(guān)性強(qiáng)诗茎、且特征彼此...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)】函數(shù)空間
數(shù)學(xué)的空間 數(shù)學(xué)中的空間概念是要有研究工作的對象和遵循的規(guī)則工坊。其中，包含元素和結(jié)構(gòu)敢订。如線性結(jié)構(gòu)中王污，定義加法和數(shù)乘；拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中楚午，要有距離昭齐、范數(shù)、開...
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【聚類分析】聚類算法初階引入
1 聚類分析基本概念 聚類分析將數(shù)據(jù)劃分成有意義或有用的簇矾柜。如果目標(biāo)是劃分成有意義的組阱驾，則簇應(yīng)當(dāng)捕獲數(shù)據(jù)的自然結(jié)構(gòu)。聚類分析是一種分類的多元統(tǒng)計...
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【特征工程】特征工程技術(shù)與方法
引言 在之前學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中怪蔑，很少關(guān)注特征工程(Feature Engineering)里覆，然而，單純學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法流程饮睬，可能仍然不會使用這...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】梯度提升決策樹
引言 上一節(jié)中介紹了《隨機(jī)森林算法》租谈，該算法使用bagging的方式作出一些決策樹來，同時在決策樹的學(xué)習(xí)過程中加入了更多的隨機(jī)因素。該模型可以自...
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【機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)】隨機(jī)森林算法
引入 我們回顧一下之前學(xué)習(xí)的兩個算法割去，Bagging算法中窟却，通過bootstrapping得到不一樣的數(shù)據(jù)，通過這些數(shù)據(jù)送到一個基本算法之后呻逆，得...
