简述几种人脸识别的主要方法

2018-03-30

简述几种人脸识别的主要方法 人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。 (1)几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识 ...

机器学习故事汇-决策树算法

2018-03-22

机器学习故事汇-决策树算法 【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！ 决策树模型是机器学习中最经典的算法之一 ...

机器学习故事汇-集成算法

2018-03-21

机器学习故事汇-集成算法 【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！ 今天咱们就来讨论一下传说中的集成算法，之 ...

机器学习故事汇-搞定支持向量机（SVM）

2018-03-21

机器学习故事汇-搞定支持向量机（SVM） 一听到支持向量机这个名字，给大家的感觉应该是这个样子滴，感觉好像很高端一个事情，但是又不知道它到底在什么。咱们今天的目标就是用最通俗的语言搞定它！ 首 ...

机器学习几个重要概念

2018-03-20

机器学习几个重要概念 统计学习的算法可以分为以下几个类别：监督学习、非监督学习、半监督学习以及强化学习。 监督学习的输入数据都有对应的类标签或是一个输出值，其任务是学习一个模型，使模型能够对任意 ...

数据统计学习的5个基本流程

2018-03-19

数据统计学习的5个基本流程 统计学、大数据应用很广泛，常常被提及！统计学习也有一定的规律流程，下面我们大圣众包小编分享一位朋友关于统计学习流程步骤的看法，看看他怎么说。 统计学习现在市面上谈论到 ...

机器学习中防止过拟合方法

2018-02-25

机器学习中防止过拟合方法 过拟合 在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模 ...

在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意的点

2017-12-23

在人工智能和大数据产品的开发中，有哪些需要特别注意的点 人工智能是近年来科技发展的重要方向，大数据的采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据产品的开发过程中，有哪些特别需要注意的要 ...

人工智能和大数据的开发过程中需要主意这12点

2017-08-12

人工智能和大数据的开发过程中需要主意这12点 人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点？ ...

机器学习基本原理和概念

2017-07-25

机器学习基本原理和概念 1. VC dimension（VC维，非常重要的概念） 能够shutter 二分类问题的上限。也是衡量模型复杂度的工具（类似自由度的概念）。之所以这个概念比较重要是它能够解释为什么机器能够学习 ...

机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱

2017-07-24

机器学习模型评价(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念与陷阱 本文主要解释一些关于机器学习模型评价的主要概念，与评价中可能会遇到的一些陷阱。如训练集-验证集二划分校验（Hold-out validation） ...

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点

2017-07-18

人工智能和大数据的开发过程中需要注意这12点 　人工智能是近年来科技发展的重要方向，在大数据时代，对数据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。在人工智能和大数据的开发过程中，有哪些特别需要注意的要点 ...

数据挖掘所需数学基础

2017-06-23

数据挖掘所需数学基础 数据挖掘，是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，是近年来计算机领域火热的研究内容。作为一个大的命题，为了便于引入讨论，这里以本人目前涉及的游戏工业领域的数据挖 ...

用交叉验证改善模型的预测表现－着重k重交叉验证

2017-05-25

用交叉验证改善模型的预测表现－着重k重交叉验证 机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式（通常被称作”交叉验证“）。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： ...

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数

2017-05-11

机器学习中的范数规则化之 L0、L1与L2范数 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...

数据挖掘相关的数学基础

2017-05-03

数据挖掘相关的数学基础 数据挖掘，是指从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，是近年来计算机领域火热的研究内容。作为一个大的命题，为了便于引入讨论，这里以本人目前涉及的游戏工业领域的数 ...

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method)

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成学习方法的思想 前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中， ...

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级 一、引入 支持向量机（SupportVector Machines），这个名字可是响当当的，在机器学习或者模式识别领域可是无人不知，无人不晓啊。八九十年代的时候 ...

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念

2017-03-20

从曲线拟合问题窥视机器学习中的相关概念 一直徘徊在机器学习的边缘未敢轻易造次并畏惧其基本原理思想，从每一本厚厚的参考资料中都可以看出机器学习是一门跨越概率论、决策论、信息论以及最优化的学科的综合学 ...

揭秘丨备战CDA数据分析竞赛！

2017-01-16

 Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台，有点类似KDD-CUP（国际知识发现和数据挖掘竞赛），企业或者研究者可以将问题背景、数据、期望指标等发布到Kaggle上，以竞赛的形式向广大的数据科学家征集解决方案 ...