深度学习算法 _舆情监测_舆情监控系统_蚁坊软件

聚合阅读：关于 “深度学习算法” 的最新资讯内容

机器学习算法实践-决策树

2020-03-03 13:56 | 浏览次数：804

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]。

标签：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：782

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。

标签：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：678

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。

标签：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：693

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。

标签：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：631

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。

标签：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：734

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。

标签：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：547

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。

标签：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：721

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。

标签：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：613

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。

标签：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：590

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)。

标签：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：700

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。

标签：深度学习算法

自然场景文本识别

2020-02-24 15:37 | 浏览次数：872

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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