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一、机器学习简述 机器学习是通过学习现有的训练数据，获得”知识“，然后把该”知识“应用到新的数据中。机器学习学习现有的训练数据主要分为四个步骤：（一）计算训练数据的特征，（二）选择学习模型，如逻辑斯蒂回归，支持向量机..
随着 iPhone X 的发布，Face ID 人脸识别技术开始进入人们的日常生活中，当我们拿起手机并看着它的时候就可以实现手机解锁的功能。而人脸识别中的关键技术就是卷积神经网络。近日，在雷锋网 AI 研习社公开课上，法国蒙彼利埃大学孙启超就讲述了卷积..
我们将根据机器学习的算法进行分类.、监督学习算法:给机器的训练数据拥有标记或者答案.k临近,线性回归和多项式回归,逻辑回归,SVM,决策树和随机森林. 非监督学习算法:给机器的的训练数据是没有任何"标记"或者答案.非监督学习可以完成分类任务.非..
基于核的算法中最著名的莫过于支持向量机了。 基于核的算法把输入数据映射到一个高阶的向量空间， 在这些高阶向量空间里， 有些分类或者回归问题能够更容易的解决。常见的基于核的算法包括：支持向量机， 径向基函数， 以及线性判别分析等。仅作了..
1. BaggingBootstrap：一种有放回的抽样方法。Bagging（ bootstrap aggregation）的策略：从样本集中进行有放回地选出n个样本；在样本的所有特征上，对这n个样本建立分类器；重复上述两步m次，获得m个样本分类器；最后将测试数据都放在这m个样本分..
我们需要保持精神年轻，保持好奇心。这是一位74岁老人的终身学习理念。刚刚，这位年过七旬的老人在Coursera平台完成了他的第146门专业课程，他的儿子吴恩达（Andrew Ng）也第一时间在Twitter发文祝贺。终身学习楷模！吴恩达74岁父亲8年完成146门课..
机器学习机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。..
像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。常见的算法包括：主成份分析，偏最小二..
20.共轭函数 21.凸优化优化问题的基本形式告诉几个等式约束求最值 局部最优问题22.非凸优化问题的变形23.对偶问题24.Lagrange对偶函数(dual function)Lagrange 对偶函数若没有下确界，定义:根据定义，显然有：对∀λ>0，∀v，若原优化问题有最..
批量梯度下降法批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： （1）对目标函数求偏导： 其中 i=1,2,…,m 表示样本数， j=0,1 表示特征数，这里我们使用了偏置项 x(i)0=1 。..
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想和月亮私奔
发布于 2021-07-23 15:36
