1. 前言 我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素是:方法= 模型+策略+算法, 如何從假設(shè)空間中選擇最優(yōu)模型,這涉及到我們需要用什么樣的準(zhǔn)則進(jìn)行學(xué)習(xí),這就是三要素中的"策略"問(wèn)題。 在假...
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詳解機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)
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邏輯回歸 vs 決策樹(shù) vs 支持向量機(jī)
分類問(wèn)題是我們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)的商業(yè)業(yè)務(wù)中遇到的主要問(wèn)題之一。在本文中驶忌，我們將從眾多技術(shù)中挑選出三種主要技術(shù)展開(kāi)討論矛辕，邏輯回歸（Logistic Regression）笑跛、決策...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淺講：從神經(jīng)元到深度學(xué)習(xí)原文地址：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門重要的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它是目前最為火熱的研究方向-...
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GitHub上的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)綜述項(xiàng)目合集
好的資源有利于大家迅速走上正確的學(xué)習(xí)道路聊品，今天就來(lái)推薦一下GitHub上面那些機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域里飞蹂，最值得關(guān)注的綜述性質(zhì)的項(xiàng)目，一般名字會(huì)帶上一個(gè)Awesome翻屈。 作者&編輯 | ...
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機(jī)器學(xué)習(xí)—決策樹(shù)模型 ID3/C4.5/CART三種算法的區(qū)別1 從LR到?jīng)Q策樹(shù) 相信大家都做過(guò)用LR來(lái)進(jìn)行分類陈哑，總結(jié)一下LR模型的優(yōu)缺點(diǎn)： 優(yōu)點(diǎn) 適合需要得到一個(gè)分類概率的場(chǎng)景。 實(shí)現(xiàn)效率較高伸眶。 很好處理線性特征惊窖。 缺點(diǎn) 當(dāng)特征空間很...
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機(jī)器學(xué)習(xí)—支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）簡(jiǎn)介 支持向量機(jī)可能是最流行和最受關(guān)注的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一厘贼。超平面是分割輸入變量空間的線界酒。在SVM中，通過(guò)選擇一個(gè)超平面嘴秸，并根據(jù)輸入變量空間中的類(類0或類1)毁欣，來(lái)最好地分離輸...
