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机器学习算法实践-决策树
2020-03-03 13:56
| 浏览次数:1371
决策树是一种基本的分类与回归方法。在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布[1]。
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机器学习
深度学习算法
机器学习算法实践-随机森林
2020-03-03 13:09
| 浏览次数:1327
随机森林,指的是利用多棵树(即决策树)对样本进行训练并预测的一种多分类器。它是一种集成学习方法,是bagging算法的特化进阶版算法。故本文会先介绍集成学习以及其一个分支:bagging算法,再引出随机森林算法的基本思想。
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深度学习算法
机器学习算法实践-感知机
2020-03-02 15:18
| 浏览次数:1179
感知机是可进行二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(+1,-1)。感知机学习旨在求出将训练样本进行线性分类的分离超平面,也就是说求模型的参数w,b,并能对新的输入实例预测其对应的输出类别。
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深度学习算法
机器学习算法实践-k近邻算法
2020-03-02 14:36
| 浏览次数:1147
K近邻法(KNN)是一种基本的分类方法,它的输入为实例的特征向量,对应于特征空间中的点,输出为实例的类别,可以取多类。实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的模型。
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深度学习算法
机器学习算法实践-朴素贝叶斯算法
2020-02-28 18:22
| 浏览次数:1037
朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。在机器学习中,朴素贝叶斯和其他大多数的分类算法都不同,比如决策树、KNN、支持向量机等,他们都是判别方法,直接学习出特征输出Y和特征输出X之间的关系,Y=f(X)或者P(Y|X)。但朴素贝叶斯是生成方法,是直接找出特征输出Y和特征X的联合分布P(X,Y),然后用P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)得出。
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深度学习算法
机器学习算法实践-神经网络
2020-02-27 15:48
| 浏览次数:1286
神经网络(DNN)是一种人脑的抽象计算模型,是通过类似生物神经元的处理单元,以及处理单元之间的有机连接,解决现实世界的模式识别、联想记忆、优化计算等复杂问题。常使用神经网络处理数据分类问题。
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深度学习算法
机器学习算法实践-Adaboost算法
2020-02-27 15:26
| 浏览次数:960
boosting算法是常用的集成方法之一,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能。其代表算法为我们本文所要介绍的Adaboost。
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深度学习算法
机器学习算法实践-线性回归
2020-02-26 10:56
| 浏览次数:1234
前面我们介绍了多种机器学习算法,但它们都是用来分类的,今天我们讲一下另一种类型,回归。回归是基于已有数据建立回归模型,对新的数据进行预测。今天要讲的是线性回归模型。
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深度学习算法
机器学习算法-k均值聚类
2020-02-26 10:44
| 浏览次数:1002
k均值聚类算法,是一种无监督算法,该算法的主要作用是将相似的样本自动归到一个类别中。所谓的无监督算法,就是输入样本没有对应的输出或标签,而聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集,每个子集称为一个簇。k均值聚类简单易懂而且非常有效,但是确定合理的k值和k个初始类簇中心点对于聚类效果的好坏有很大的影响。
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深度学习算法
深度学习-卷积神经网络
2020-02-25 11:20
| 浏览次数:1035
卷积神经网络是源于人工神经网络的深度学习方法,在深度学习中是极具代表性的网络结构。CNN相较于传统的算法避免了繁琐的前期处理(人工提取训练样本特征等),可以直接作用于原始的训练样本上(如图片、语音、文本等)。
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深度学习算法
深度学习-循环神经网络RNN
2020-02-25 11:05
| 浏览次数:1259
循环神经网络(RNN)是一种特殊的网络结构,特殊在于同一隐藏层的节点之间是有连接的。还有个最大的特点是在于将时间序列思想引入到神经网络构建中,通过时间关系不断加强数据间的影响关系。结合过去的经验记忆和现正在学习的知识,融合贯通得到现在的认知。也就是说RNN模型不仅考虑到当前的输入,还赋予网络对过去的记忆,并且隐藏层的输入不仅包括当前时刻的输入,还需要加入上一时刻隐藏层的输出。
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深度学习算法
自然场景文本识别
2020-02-24 15:37
| 浏览次数:1473
这次分享的是场景更丰富、情形更复杂的自然场景ocr。核心算法将分为两部分介绍——文本检测和文本识别。不同于传统ocr,自然场景ocr的特点在于“场景”,我们需将文本从复杂的图片场景中独立出来,剔除场景的干扰,才能更快、更准地实现文本识别。
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深度学习算法
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