机器学习中的基础知识（入门中篇）

2019-02-16

机器学习涉及到的知识有很多，我们在前面的文章中也给大家列举了大量的机器学习的概念，想要了解这些概念不是一个十分简单的事情，但是我们只要理解了这些我们就能够更好地去做机器学习工作，从而为人工 ...

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss）

2018-08-26

机器学习中的损失函数 （着重比较：hinge loss vs softmax loss） 1. 损失函数 损失函数（Loss function）是用来估量你模型的预测值f(x) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数，通常用L(Y,f(x)) ...

什么是支持向量机？支持向量机基本概念

2018-08-19

什么是支持向量机？支持向量机基本概念 SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息 ...

机器学习中的损失函数

2018-08-13

机器学习中的损失函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是 ...

让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计

2018-07-19

让我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是贝叶斯统计 【导读】为了大家可以对贝叶斯算法有更多的了解，人工智能头条为大家整理过一篇关于贝叶斯算法的文章。今天将为大家介绍利用贝叶斯统计的一个实践案例。通项目 ...

小白也能入门机器学习-线性回归

2018-07-09

小白也能入门机器学习-线性回归 【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！ 【什么是线性回归】今天咱们要来唠的是机 ...

干货 | 上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始

2018-07-03

干货 | 上手机器学习，从搞懂这十大经典算法开始 在机器学习领域，“没有免费的午餐”是一个不变的定理。简而言之，没有一种算法是完美的，可以作为任何问题的最佳解决方案。认清这一点，对于解决监督学习问题 ...

使用R完成决策树分类

2018-06-13

使用R完成决策树分类 传统的ID3和C4.5一般用于分类问题，其中ID3使用信息增益进行特征选择，即递归的选择分类能力最强的特征对数据进行分割，C4.5唯一不同的是使用信息增益比进行特征选择。 特征A对训练数据D的 ...

机器学习—局部加权线性回归

2018-06-01

机器学习—局部加权线性回归 机器学习—局部加权线性回归 介绍之前先提稍微一下线性回归，用最小二乘法等方法，拟合出最适合训练集的一条直线。 我们得到了最小二乘的损失函数为   ， 通 ...

使用R语言进行协整关系检验

2018-05-29

使用R语言进行协整关系检验 协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子： 伪回归Spurious regression伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指标都很 ...

使用R语言进行协整关系检验

2018-05-27

使用R语言进行协整关系检验 协整检验是为了检验非平稳序列的因果关系，协整检验是解决伪回归为问题的重要方法。首先回归伪回归例子： 伪回归Spurious regression 伪回归方程的拟合优度、显著性水平等指 ...

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解

2018-05-15

数据科学家需要掌握的十大统计技术详解 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数 ...

多因子量化选股模型的筛选和评价：打分法与回归法

2018-05-14

多因子量化选股模型的筛选和评价：打分法与回归法 多因子选股模型在模型搭建中，往往会涉及到非常多的股价影响因子，并可能导出数量极多的备选模型。因此，对于多因子选股模型的评价和筛选，就显得尤为关键。 ...

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

2018-05-03

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数 本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机 ...

如何用R做计量经济学

2018-04-21

如何用R做计量经济学 CRAN任务视图：计量经济学 线形回归模型（Linear regression models） ž   线形模型可用stats包中lm()函数通过OLS来拟合，该包中也有各种检验方法用来比较模型，如 ...

机器学习新手必看10大算法

2018-04-16

机器学习新手必看10大算法 在机器学习中，有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法对所有问题都有效，在监督学习（即预测建模）中尤其如此。 例如，你不能说神经网络总是比 ...

教你用Python实现简单监督学习算法

2018-04-05

教你用Python实现简单监督学习算法 监督学习作为运用最广泛的机器学习方法，一直以来都是从数据挖掘信息的重要手段。即便是在无监督学习兴起的近日，监督学习也依旧是入门机器学习的钥匙。 这篇监督学习教程 ...

机器学习的几种主要学习方法

2018-04-02

机器学习的几种主要学习方法 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方法。在机器学习领域，有几种主要的学习方法。将算法按照学习方法分类 ...

如何用stata做稳健回归

2018-03-26

如何用stata做稳健回归 大量的线性回归模型是基于最小二乘法实现的，但其仍存在一些局限性。比如说，样本点出现许多异常点时，传统的最小二乘法将不再适用，此时则可以使用稳健回归（robust regression）代替最 ...

基于矩阵分解的隐因子模型

2018-03-25

基于矩阵分解的隐因子模型 推荐系统是现今广泛运用的一种数据分析方法。常见的如，“你关注的人也关注他”，“喜欢这个物品的用户还喜欢。。”“你也许会喜欢”等等。 常见的推荐系统分为基于内容的推荐与 ...