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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法初識
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法初識 感知機(jī)算法 1. 概述 感知機(jī)由兩層神經(jīng)元組成，輸入層接收外界輸入信號后傳遞給輸出層，輸出層是M-P神經(jīng)元，亦稱“閾值邏輯單元...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之聚類算法
聚類算法 概述 聚類（clustering）為無監(jiān)督學(xué)習(xí)（unsupervised learning），試圖將樣本集劃分為若干互不相交的子集，即...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之集成算法
集成學(xué)習(xí) 1. 概述 集成學(xué)習(xí)（ensemble learning）通過構(gòu)建并結(jié)合多個學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)。其一般結(jié)構(gòu)為：先產(chǎn)生一組“個體學(xué)習(xí)器...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之決策樹決策樹 概述 決策樹(Decision Tree)是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是一種對實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)。以二分類問題為例，假設(shè)我們要對是否買...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之樸素貝葉斯
概率分類法 基本問題： 假設(shè)有兩類和 假設(shè)某樣本，要么，要么 求解：與，且 分類準(zhǔn)則為： 由貝葉斯公式可知： 分類準(zhǔn)則變成：其中，和叫做的先驗(yàn)概...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之支持向量機(jī)
數(shù)學(xué)描述 訓(xùn)練數(shù)據(jù)及標(biāo)簽：超平面(Hyper plane)線性模型：線性可分定義：,使得對綜合上述公式： SVM線性模型： 目標(biāo)函數(shù)：約束條件：...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法之回歸算法
機(jī)器學(xué)習(xí)算法之回歸算法 回歸算法 回歸是用于估計兩個變量之間關(guān)系的統(tǒng)計過程。具體而言，回歸有兩個重要組成部分：自變量和因變量的關(guān)系，以及不同自變...