本機Win10庆亡，使用Pycharm弥虐，之前操作服務(wù)器一直使用遠程進去用ubantu圖形界面的Pycharm育八，或者用遠程工具登錄稽揭，直接vim來搞一點簡單的任務(wù)，使用FTP或scp...
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VS Code（Win10）使用remote-ssh插件遠程ubantu -
概率圖模型（2）隱馬爾可夫模型HMM
1 概述 1.1 HMM概念理解 首先我們需要對一些看起來比較相似的概念做一個總結(jié)和區(qū)分： 馬爾可夫性（Markov Property）：無后效性或無記憶性，在已知“現(xiàn)在”的...
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概率圖模型（1）概述概率圖模型（probabilistic graphical model玖绿，PGM）是一類算法的統(tǒng)稱敛瓷，是圖靈獎獲得者Pearl開發(fā)出來的用圖來表示變量概率依賴關(guān)系的理論，用途甚廣...
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從感知機到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前向計算斑匪、反向傳播琐驴、python實現(xiàn)）1 回顧感知機 廢話不多說，就不從什么模擬人類的神經(jīng)元開始了秤标，在感知機（Perceptron）中我們已經(jīng)說過：感知機模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機的基礎(chǔ)，現(xiàn)在我們終于講到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
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集成學習（5）boosting代表——XGBoostXGBoost（eXtreme Gradient Boosting）中文名叫極端梯度提升宙刘，可以看出它是一種gradient boosting算法苍姜，事實上，XGBoost是GB...
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集成學習（4）boosting代表——gradient boosting與GBDT
1 從boosting到gradient boosting （1）原理 從上一篇集成學習（3）boosting代表——Adaboost[https://www.jianshu...
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集成學習（3）boosting代表——Adaboost1 Adaboost原理 回顧前文集成學習（1）模型誤差與集成學習中對boosting的定義： 2.boosting：針對不獨立的同質(zhì)弱學習器悬包。它以一種高度自適應的方法順序地...
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集成學習（2）bagging代表——隨機森林
回顧前文對bagging的定義： 1.bagging（Bootstrap Aggregating）：針對獨立的同質(zhì)弱學習器衙猪，相互獨立地并行學習這些弱學習器，并按照某種確定性的...
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集成學習（1）模型誤差與集成學習1 模型誤差——偏差與方差 之前我們已經(jīng)說了不少模型布近，這些模型的特點是：1垫释、都是有監(jiān)督模型；2撑瞧、都是個體模型棵譬，基本上都是一個輸入、一套參數(shù)预伺、一個輸出订咸。一般來說曼尊，我們的有監(jiān)督模...
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決策樹——ID3、C4.5脏嚷、CART本篇開始總結(jié)一下以決策樹為基礎(chǔ)的模型骆撇，當然本篇的內(nèi)容就是決策樹了，決策樹可以用來分類也可以用來回歸父叙，用作分類的應該更多一些神郊，我們也先從分類問題講起。 1 決策樹思想 決策樹的...
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支持向量機SVM（3）核函數(shù)趾唱、非線性支持向量機前面已經(jīng)分別介紹了基于硬間隔最大化的線性可分支持向量機涌乳、基于軟間隔最大化的線性支持向量機，這次來總結(jié)下使用核函數(shù)來解決非線性可分問題的非線性支持向量機鲸匿。 1 非線性可分問題怎...
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支持向量機SVM（2）線性支持向量機爷怀、軟間隔最大化1 原理 1） 背景 線性可分支持向量機基于硬間隔最大化，所謂硬間隔最大化带欢，我理解的就是指這個間隔最大化是被嚴格要求的运授，不允許任何例外的樣本點跨過間隔邊界，因此這種方法是不適...
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支持向量機SVM（1）線性可分支持向量機乔煞、拉格朗日乘子法吁朦、KKT條件、SMO
支持向量機（SVM渡贾，Support Vecor Machine）是一種二分類算法逗宜，在集成學習和深度學習火起來之前支持向量機的使用非常廣泛，其分類效果好空骚、適用性廣（線性纺讲、非線性...
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感知機（Perceptron）
在之前的文章中我們已經(jīng)講過了邏輯回歸分類器，現(xiàn)在趁熱打鐵總結(jié)一下與邏輯回歸非常相似的感知機模型囤屹。感知機模型是一個非常古老的分類算法熬甚，現(xiàn)在很少會單獨使用它，但是它的原理簡單有效...
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廣義線性模型（5）Softmax回歸根據(jù)上一篇廣義線性模型（4）邏輯回歸我們已經(jīng)知道肋坚，邏輯回歸是一種處理二分類問題的常用方法乡括，當需要處理多分類問題是，除了邏輯回歸的組合模型之外智厌，我們還可以選擇使用Softmax...
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廣義線性模型（4）邏輯回歸1 原理 1.1 概述 邏輯回歸（LR诲泌，Logistic Regression）是一個很常用也很好用的分類算法，是的铣鹏，雖然名字叫回歸敷扫，但它其實是一個分類算法，所謂分類問題就是...
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廣義線性模型（3）線性回歸模型—Lasso回歸诚卸、Ridge回歸1 Ridge回歸和Lasso回歸概述 在機器學習中呻澜，如果特征很多递礼，但是訓練數(shù)據(jù)量不夠大的情況下，學習器很容易把特有的一些特點也當做是整個樣本空間的一般性質(zhì)進行學習羹幸，這就會出...
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廣義線性模型（2）線性回歸模型的理解
1 原理 1.1 概述 回歸問題：回歸屬于統(tǒng)計學脊髓，回歸分析（regression analysis)指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。按照機...
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廣義線性模型（1）廣義線性模型本文旨在將一些線性模型統(tǒng)一放在廣義線性模型的體系下栅受，從而更好的理解這些模型之間的聯(lián)系和區(qū)別将硝，屬于總結(jié)和復習，最好對線性回歸屏镊、邏輯回歸稍微有所了解依疼，不過后面幾篇也是會復習到這些...