1. 前言 我們知道機器學習的三要素是:方法= 模型+策略+算法, 如何從假設空間中選擇最優(yōu)模型,這涉及到我們需要用什么樣的準則進行學習,這就是三要素中的"策略"問題。 在假...
IP屬地：福建
-
詳解機器學習中的損失函數(shù)
-
-
邏輯回歸 vs 決策樹 vs 支持向量機
分類問題是我們在各個行業(yè)的商業(yè)業(yè)務中遇到的主要問題之一。在本文中，我們將從眾多技術中挑選出三種主要技術展開討論，邏輯回歸（Logistic Regression）、決策...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡淺講：從神經(jīng)元到深度學習原文地址：http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 神經(jīng)網(wǎng)絡是一門重要的機器學習技術。它是目前最為火熱的研究方向-...
-
GitHub上的機器學習/深度學習綜述項目合集
好的資源有利于大家迅速走上正確的學習道路，今天就來推薦一下GitHub上面那些機器學習領域里，最值得關注的綜述性質(zhì)的項目，一般名字會帶上一個Awesome。 作者&編輯 | ...
-
機器學習—決策樹模型 ID3/C4.5/CART三種算法的區(qū)別1 從LR到?jīng)Q策樹 相信大家都做過用LR來進行分類，總結一下LR模型的優(yōu)缺點： 優(yōu)點 適合需要得到一個分類概率的場景。 實現(xiàn)效率較高。 很好處理線性特征。 缺點 當特征空間很...
-
機器學習—支持向量機（Support Vector Machine，SVM）簡介 支持向量機可能是最流行和最受關注的機器學習算法之一。超平面是分割輸入變量空間的線。在SVM中，通過選擇一個超平面，并根據(jù)輸入變量空間中的類(類0或類1)，來最好地分離輸...
