1 貝葉斯方法 長(zhǎng)久以來，人們對(duì)一件事情發(fā)生或不發(fā)生的概率件甥，僅僅有固定的0和1，即要么發(fā)生，要么不發(fā)生恩够。假設(shè)問那時(shí)的人們一個(gè)問題：“有一個(gè)袋子，里面裝著若干個(gè)白球和黑球羡铲，請(qǐng)問...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：重慶
-
貝葉斯方法汤功、定理荡澎、分類摔敛、網(wǎng)絡(luò) -
從負(fù)一開始推導(dǎo)SVM0 解析幾何知識(shí), 點(diǎn)到平面的距離 參考材料 如圖, 假設(shè)一個(gè)平面 , 平面外一點(diǎn) , 在平面上的投影為, 求點(diǎn)到平面的距離即求 我們可以知道平面的法向量為, 則這個(gè)法向量...
-
SVM面試級(jí)推導(dǎo)序 SVM是面試中常問的模型之一蜂桶，本次記錄一下應(yīng)對(duì)面試時(shí)SVM如何進(jìn)行較為清晰和簡(jiǎn)潔的推導(dǎo) SVM面試級(jí)推導(dǎo)（自寫） 以上是基礎(chǔ)的推導(dǎo)總結(jié)，后續(xù)博客記錄一下零碎的問題以及分析...
-
-
[svm]四步推導(dǎo)SVM之前面試的時(shí)候被問到論文里的算法也切，SVM和LS的優(yōu)化扑媚，都沒答出來，面試自然是涼涼雷恃。和平時(shí)實(shí)驗(yàn)室組會(huì)的關(guān)注點(diǎn)不一定疆股，組會(huì)看程序結(jié)果，使用的時(shí)候直接調(diào)包倒槐，或者按照論文里的偽代碼...
-
-
【機(jī)器學(xué)習(xí)】SVM理解及推導(dǎo)前言最近發(fā)現(xiàn)自己的基礎(chǔ)知識(shí)不夠扎實(shí)旬痹，面對(duì)別人的問題總是“知其然不知其所以然”。出現(xiàn)這個(gè)問題的朋友周圍有很多讨越，大多數(shù)人都是“拿來主義”两残，想著“有了開源庫(kù)，有了函數(shù)包把跨，只要會(huì)用就...
-
02 SVM - 拉格朗日乘子法01 SVM - 概述 自變量無約束的求極值方法 - 梯度下降法 10 回歸算法 - 梯度下降在線性回歸中的應(yīng)用11 回歸算法 - BGD人弓、SGD、MBGD梯度下降12 回歸...
-
SVM推導(dǎo)步驟
SVM（Support Vector Machine节猿，支持向量機(jī)）是最經(jīng)典的分類算法票从，本文主要整理（為了應(yīng)付考試）SVM的推導(dǎo)方式漫雕，不包含SMO算法求解最后的約束。 借鑒博客...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)-LR推導(dǎo)及與SVM的區(qū)別之前整理過一篇關(guān)于邏輯回歸的帖子峰鄙，但是只是簡(jiǎn)單介紹了一下了LR的基本思想浸间，面試的時(shí)候基本用不上，那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識(shí)吟榴，希望能夠?qū)γ嬖囉幸欢ǖ膸椭?1魁蒜、邏...
-
機(jī)器學(xué)習(xí)面試之有必要手推SVM嗎（1）？1 單刀直入吩翻，先回答有必要嗎兜看？ 最近和許多朋友交流，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)聘時(shí)狭瞎，手推SVM這道題已經(jīng)越來越像快速排序一樣细移，成為必點(diǎn)菜了。 那么熊锭，手推SVM是不是必要的呢弧轧？正反雙方...
-
GBDT與XGBoost之前介紹過梯度下降法與牛頓法，GBDT與XGBoost就與這兩種方法有關(guān)碗殷。 boosting(包括GBDT精绎、XGBoost)是一個(gè)加法模型，有以下優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn)：? 可解釋性...
-
GBDT —— 梯度提升決策樹概述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)锌妻，是一種...
-
【轉(zhuǎn)】隨機(jī)森林（Random Forest）作者：Poll的筆記博客：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 1代乃、什么是隨機(jī)森林 作為新興起的、高度靈活的一種機(jī)器...
-
邏輯回歸公式推導(dǎo)邏輯回歸 邏輯回歸到底是分類還是回歸仿粹？它是經(jīng)典的二分類算法 機(jī)器學(xué)習(xí)算法選擇：先邏輯回歸再用復(fù)雜的搁吓，能簡(jiǎn)單的還是用簡(jiǎn)單的。 邏輯回歸的決策邊界：可以是非線性的牍陌。 激活函數(shù)：s...
-
第8章 Adaboost算法內(nèi)容 一擎浴、Adaboost簡(jiǎn)介 二员咽、Adaboost算法過程 三毒涧、Adaboost算法的訓(xùn)練誤差分析 四、Adaboost算法的解釋 五贝室、提升樹 六契讲、詳細(xì)理解“梯度提升算法”...
-
如何通過對(duì)偶問題求解線性可分 SVM我們最終是想要求出最大間隔超平面， 所以需要計(jì)算出約束條件下的 w和b 這兩個(gè)參數(shù)滑频，進(jìn)而得到最大間隔超平面的表達(dá)式 求解方法是將原問題轉(zhuǎn)化為其對(duì)偶問題進(jìn)行求解捡偏， 這個(gè)過程分為...
-
