逻辑回归学习算法

逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题，这里来分享一下逻辑回归的Hypothesis Function（假设函数）笔记。对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量X，它可能对应一张图片，你想识别这张图片识别看它是否是一只猫或者不是一只猫的图片，你想要一个算法能够输出预测，你只能称之为j，也就是你对实际值g

智能算法、机器学习、深度学习简介

3、深度学习，可以说是基于人工神经网络的机器学习。区别于传统的机器学习，深度学习需要更多样本，换来更少的人工标注和更高的准确率。深度学习利用深度来取代广度，进一步降低参数，提高拟合能力，很多情况下比传统机器学习表现更好。深度学习常用的方法有：反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、迁移学习等。

机器学习算法介绍—SVM

     支持向量机算法是诞生于统计学习界，同时在机器学习界大放光彩的经典算法。　　支持向量机算法从某种意义上来说是逻辑回归算法的强化：通过给予逻辑回归算法更严格的优化条件，支持向量机算法可以获得比逻辑回归更好的分类界线。但是如果没有某类函数技术，则支持向量机算法最多算是一种更好的

机器学习算法的优缺点(6)-深度学习&支持向量机

深度学习是人工神经网络的最新分支，它受益于当代硬件的快速发展。众多研究者目前的方向主要集中于构建更大、更复杂的神经网络，目前有许多方法正在聚焦半监督学习问题，其中用于训练的大数据集只包含很少的标记。举例：深玻耳兹曼机（Deep Boltzmann Machine，DBM）Deep

【转载】机器学习算法

机器学习算法选择（分类一）

离尽可能减小，而不同类别样本之间的距离尽可能增大。常用的度量学习方法分为全局度量学习和局部度量学习。深度学习也可以与度量学习相结合，利用深度神经网络自适应学习特征表达，当数据量较多时，推荐使用深度度量学习。深度度量学习己经成功用于人脸识别等领域。

基于深度学习的目标检测算法发展（一）

视频接入服务常用的场景就是结合视觉算法构建高级视觉应用，比如智能监控、视频审核等等，其中，基于深度学习的目标检测算法是这些高级应用不可或缺的底座。那么基于深度学习的目标检测算法是如何发展的呢？下文将以简单易懂的方式为您介绍：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/196255

三维重建算法综述|传统+深度学习【转】

Fusion 和Bundle Fusion 等算法。  02 基于深度学习的三维重建算法 我们将基于深度学习的三维重建算法简要地分为三部分，更详细的文献综述将会在后续的公众号的系列文章中做介绍：  在传统三维重建算法中引入深度学习方法进行改进 深度学习重建算法和传统三维重建算法进行融合

【MindSpore易点通】深度学习系列：其他优化算法

具体计算算法为：两个超参数学习率和参数的设置也是需要注意技巧的，控制着指数加权平均数，常用值为0.9，VdW初始值为0，跟W拥有相同的维数，vdb的初始值也是向量零，和b是同一维数。动量梯度下降法就是这么简单，通常可以用来加快学习算法。RMSprop其实RMSprop算法（root

机器学习算法——线性回归

　　最近一直在学机器学习，但感觉学习效率低，理解不深入，所以想通过写博客总结来加深自己的理解，写一下我的理解过程， 也希望能帮到其他人。 　　现在过头来看，线性回归其实是机器学习最简单的算法了，所以大部分机器学习的课程都拿它开刀。为什么之前一直都觉得机器学习算法比数据结构什么的那些算法难很多

ElasticSearch实战——结合文本分析，推荐算法和元启发式算法实现资源自动分配

间延迟，匹配资源基于个人喜好和习惯而非基于可量化的标准。另外由于工单和资源的数据量巨大，一般的数据库查询很难满足实时查询需求。为了解决查询性能和文本模糊匹配的问题，在案例中尝试使用了工业级实时分布式搜索引擎ElasticSearch，并结合元启发式算法simulated anne

机器学习的几种常见算法

标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术，以及其他相关领域都

深度学习目标检测算法的开山之作：RCNN

RCNN作为将深度学习引入目标检测算法的开山之作，在目标检测算法的发展历史上具有重大意义。RCNN算法是两步走算法的代表，即先生成候选区域(Region Proposal)，然后再利用CNN进行识别分类。由于候选区域对于算法的成败起着关踺作用，所以该算法就以Region开头首字母

深度学习算法中的过拟合问题如何解决？

在深度学习算法中，过拟合是一个常见的问题，即模型在训练数据上表现良好，但在测试数据或实际应用中性能下降。请提出几种解决过拟合问题的有效方法，并解释其原理和应用场景。例如，可以采用正则化技术、增加数据集多样性、使用dropout等方法来防止过拟合。

《深度学习笔记》的笔记（二）：模型和算法的概念的界定

这段概念界定，讲的非常的通俗易懂，非常不错由于我们常常听到"所谓机器学习十大算法"这样的说法，久而久之算法就成了大家学习机器学习的直接目标。在这样的普遍观点下，线性回归、决策树、神经网络等都被划为算法的范畴。如果一定要将线性回归等机器学习方法称为算法，也不是不行，因为算法本身就是一个广义的概念，包含了如何定义

K近邻算法：机器学习萌新必学算法

 摘要：K近邻（k-NearestNeighbor，K-NN）算法是一个有监督的机器学习算法，也被称为K-NN算法，由Cover和Hart于1968年提出，可以用于解决分类问题和回归问题。1. 为什么要学习k-近邻算法k-近邻算法，也叫KNN算法，是一个非常适合入门的算法拥有如下特性：● 思想极度简单● 应用数学知识少(近乎为零)●

机器学习算法分类

间隔最大。算法求解过程用到了二次规划、拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题、SMO算法等。SVM算法善于处理小样本问题。 ● K近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）：基于实例的算法，通过距离公式来寻找相似样本来做回归预测，依赖于样本数据的质和量，算法很成熟但计算

Python机器学习算法之决策树算法

决策树算法是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型(分类器)，从而实现将数据集中的样本划分到各个类中。分类模型通过学习训练样本中属性集与类别之间的

传统深度学习算法能运行在NPU上吗？

比如如下算法：图像去噪、SIFT算法获取特征、获取角点、图像矫正