看了一下前一篇 是半個(gè)月前了~過(guò)了個(gè)年 生了個(gè)病 就發(fā)現(xiàn)攤久了就真的成為惰性 很舒服了…今早不想看教資的時(shí)候 就去校正了一下論文 看到隨機(jī)梯度下降算法 那就再來(lái)記錄一下 也...
1. 蝴蝶算法簡(jiǎn)介 (以下描述壶熏,均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)贬循,僅供大家快樂(lè)的閱讀)學(xué)習(xí)蝴蝶算法時(shí)咸包,我找到了兩種蝴蝶算法,一個(gè)是Butterfly Algorithm(蝴蝶算法),另一個(gè)是M...
本文轉(zhuǎn)載自未央網(wǎng)。 一亏掀、我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信貸發(fā)展概況 我國(guó)的信貸市場(chǎng)潛力是巨大的忱反,從近幾年的信貸數(shù)據(jù)來(lái)看,我國(guó)信貸的數(shù)量都是在不斷增長(zhǎng)的滤愕∥滤悖互聯(lián)網(wǎng)信貸作為傳統(tǒng)信貸的補(bǔ)充,在網(wǎng)絡(luò)借貸间影、...
文章主要參考于大神城東(部分認(rèn)為有問(wèn)題的地方進(jìn)行了修改) 1. 特征工程是什么? 數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限键科,而模型和算法只是逼近了這個(gè)上線而已闻丑。特征工程的本質(zhì)是一項(xiàng)工程...
特征降維 當(dāng)特征選擇完成后,可能由于特征矩陣過(guò)大勋颖,導(dǎo)致計(jì)算量大嗦嗡,訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題,因此降低特征矩陣維度也是必不可少的饭玲。常見(jiàn)的降維方法有主成分分析法(PCA)和線性判別分析(L...
p247 - p266哈哈哈感覺(jué)今天看書(shū)的狀態(tài)不錯(cuò)看來(lái)有希望把欠的兩天都補(bǔ)上呀不多說(shuō)了進(jìn)入第11章 第11章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí) 11.1 子集搜索與評(píng)價(jià) 從給定的特征集合中...
在對(duì)海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)茄厘,通常會(huì)面臨“維度災(zāi)難”矮冬,原因是數(shù)據(jù)集的維度可以不斷增加直至無(wú)窮多,但計(jì)算機(jī)的處理能力和速度卻是有限的蚕断;另外欢伏,數(shù)據(jù)集的大量維度之間可能存在共...
文不如表葛假,表不如圖障陶。在日常工作中,我們經(jīng)常會(huì)借助一些表格或者可視化圖表來(lái)展示信息聊训,當(dāng)很多人都會(huì)面對(duì)一堆數(shù)據(jù)抱究,卻不知道如何更直觀地展示它們,又或是不知道用什么樣的圖表表達(dá)展現(xiàn)更...
第七章 降維與特征選擇 [TOC] 1. 特征抽取和特征選擇的區(qū)別 特征抽雀颐摇:在已有的特征上,采用特征變換的方法苦银,生成新的特征集合啸胧。 特征選擇:使用某些方法,從特征中選擇出特...