大数据分析报告：大数据+机器学习将成为大部分企业的标配

2017-05-13

大数据分析报告：大数据+机器学习将成为大部分企业的标配 一、什么是大数据？ 数据已经被使用了十几年了，比如它们总是被用于各种分析，所以为什么说是「大数据」呢？主要是因为我们现在可用数据的数据量（V ...

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 ...

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较

2017-05-10

机器学习项目中的数据预处理与数据整理之比较 要点 在常见的机器学习/深度学习项目里，数据准备占去整个分析管道的60％到80％。 市场上有各种用于数据清洗和特征工程的编程语言、框架和工具。它们之间的 ...

三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法

2017-05-09

三张图读懂机器学习:基本概念、五大流派与九种常见算法 机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用 ...

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系

2017-05-05

模式识别和机器学习、数据挖掘的区别与联系 （一）模式识别的诞生与人工智能 自动控制起始是从工业革命之后，人们就希望设计出减少人工干预，能自己进行调节(regulate)的机器，工程领域开始想出了根轨迹等等 ...

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法

2017-04-28

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法 对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据， 在python中的拟合过程为： ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp impor ...

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机

2017-04-03

简单易学的机器学习算法—Rosenblatt感知机 一、感知机的概念     感知机是一种二类分类的线性模型，输入实例的特征向量，输出为实例的类别，即+1或者-1。感知机模型是神经网络和支持向量机的基 ...

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法

2017-04-01

从模型选择到超参调整，六步教你如何为机器学习项目选择算法 随着机器学习的进一步火热，越来越多的算法已经可以用在许多任务的执行上，并且表现出色。 但是动手之前到底哪个算法可以解决我们特定的实际问 ...

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering)

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering) 一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 在复杂网络的表示中，复杂网络可以建模成一个图，其中，V表示网络中的节点的集合，E表示的是连 ...

简单易学的机器学习算法—AdaBoost

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集 ...

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， ...

简单易学的机器学习算法—Gibbs采样

2017-03-27

简单易学的机器学习算法—Gibbs采样 一、Gibbs采样概述 前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率 ...

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 八、SVM的实现之SMO算法 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法， ...

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（三）支持向量机（SVM）进阶 五、核函数 如果我们的正常的样本分布如下图左边所示，之所以说是正常的指的是，不是上面说的那样由于某些顽固的离群点导致的线性不可分。它是真的 ...

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 ...

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN） 一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简 ...

简单易学的机器学习算法—Mean Shift聚类算法

2017-03-25

简单易学的机器学习算法—Mean Shift聚类算法 一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—岭回归(Ridge Regression) 一、一般线性回归遇到的问题     在处理复杂的数据的回归问题时，普通的线性回归会遇到一些问题，主要表现在： 预测精度：这里要处理好这样 ...

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—SVD奇异值分解 一、SVD奇异值分解的定义     假设M是一个的矩阵，如果存在一个分解： 其中的酉矩阵，的半正定对角矩阵，的共轭转置矩阵，且为的酉矩阵。这样的分解称 ...