K-means算法及文本聚类实践

2016-08-17

K-means算法及文本聚类实践 K-Means是常用的聚类算法，与其他聚类算法相比，其时间复杂度低，聚类的效果也还不错，这里简单介绍一下k-means算法，下图是一个手写体数据集聚类的结果。 基本思想 k-mea ...

机器学习算法需要注意的一些问题

2016-05-05

机器学习算法需要注意的一些问题 对于机器学习的实际运用，光停留在知道了解的层面还不够，我们需要对实际中容易遇到的一些问题进行深入的挖掘理解。我打算将一些琐碎的知识点做一个整理。 1 数据不平衡问 ...

太奇妙了，基于OpencvCV的情绪检测！

2020-08-20

情绪检测或表情分类在深度学习领域中有着广泛的研究。使用相机和一些简单的代码我们就可以对情绪进行实时分类，这也是迈向高级人机交互的一步。 前言 本期我们将首先介绍如何使用Keras 创建卷积神 ...

机器学习中最小二乘法是什么，如何实现？

2020-07-24

最小二乘法，相信大家都不陌生，统计学中很是常见，而且其理论相对简单，用途也很广泛。今天小编就给大家具体介绍一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘，或者也可以叫做最小平方和，它目的就是通过最 ...

过拟合是如何产生的？有什么好的解决方法？

2020-07-23

在机器学习中，相对于欠拟合，过拟合出现的频次更高。这是因为，假设某一数据集其对应的模型为‘真’模型，我们通常是采用提高模型的复杂度的方法，来避免欠拟合现象的产生，但与此同时，我们又很难把网络设计成和 ...

应该怎样理解深度学习Caffe？

2020-07-13

Caffe是深度学习框架中经常遇到的，那么到底Caffe是什么?我们又应该怎样理解呢?下面，小编对于Caffe做了一个简单的介绍，希望对大家有所帮助。 一、Caffe基本概念 Caffe全称为：Convolutional Architecture ...

如何快速简单地入门Keras？

2020-07-13

Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一个深度学习框架，其设计源于Torch，编程语言用 Python ，是一个功能强大、内容抽象，高度模块化的神经网络库，能够支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已经将keras合并到了 ...

XGBoost算法的这3类参数，你知道吗？

2020-07-09

XGBoost是诞生于2014年2月的一种专攻梯度提升算法的机器学习函数库，它有很好的学习效果，速度也非常快，与梯度提升算法在另一个常用机器学习库scikit-learn中的实现相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。还有，X ...

特征工程是什么？常用的方法有哪些？

2020-07-07

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器 ...

机器学习中的泛化能力指的是什么？

2020-07-03

概括地说，泛化能力(generalization ability)是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为 ...

线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机的区别有哪些

2020-07-03

支持向量机是一种二类分类模型.它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。其学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合叶损失函数的最小化问题。 支持向量机学习 ...

SVM和LR有哪些相同点和不同点

2020-07-03

SVM和LR是机器学习中常用的算法，今天就让我们来看一下这两者有哪些相同点和不同点吧。 SVM和LR的相同点： 1.LR和SVM都是有监督的学习 2.LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题(在 ...

SVC，NuSVC，LinearSVC有什么区别

2020-07-03

相信大家在机器学习中，一定常见到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我们就来看看这三者的区别。 SVC(C-Support Vector Classification)： 支持向量分类，基于libsvm实现的，数据拟合的时间复杂度是数据样本的二 ...

线性回归的原理和表达式

2020-07-01

有监督学习的主要任务是分类和回归，而其中最简单的一种回归方式就是线性回归。下面跟随小编一起来看线性回归的内容吧。 线性回归得出的模型不一定是一条直线，在只有一个变量的时候，模型是平面中的一条直线; ...

深度学习算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之间的关系！

2020-05-27

用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...

Kmeans算法精简版(无for loop循环)

2020-05-27

大家在学习算法的时候会学习到关于Kmeans的算法，但是网络和很多机器学习算法书中关于Kmeans的算法理论核心一样，但是代码实现过于复杂，效率不高，不方便阅读。这篇文章首先列举出Kmeans核心的算法过程 ...

机器学习中的线性回归，你理解了多少？

2020-02-22

作者丨algorithmia 来源 | 大数据与人工智能 机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络 ...

33 个神经网络「炼丹」技巧

2019-12-26

作者 | Andrej Karpathy 编译 | AI有道 特斯拉人工智能部门主管 Andrej Karpathy 发布新博客，介绍神经网络训练的技巧。 Andrej Karpathy 是深度学习计算机视觉领域、与领域的研究员 ...

用OpenCV等构建神经网络，这些实战经验你肯定用得上！

2020-05-21

在我们的机器学习实验室，我们在许多高性能的机器已经积累了成千上万个小时的训练。然而，并不是只有计算机在这个过程中学到了很多东西：我们自己也犯了很多错误，修复了很多错误。 我们承认这些都是众所周知 ...

新手机器学习工程师最容易犯的6大错误

2019-12-16

作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学 ...