机器学习算法介绍—降维算法

或者没有冗余的特征，降维算法也能工作，不过这样会带来一些信息的损失。但是，降维算法可以从数学上证明，从高维压缩到的低维中最大程度地保留了数据的信息。因此，使用降维算法仍然有很多的好处。　　降维算法的主要作用是压缩数据与提升机器学习其他算法的效率。通过降维算法，可以将具有几千个特

机器学习经典算法

中的大多数样本都是某一类样本，他就认为自己也是这样一类样本。参数k，就是邻居的个数，通常是3，5，7，等不超过20的数字。在机器学习算法中，常用的距离计算公式包括欧式距离和曼哈顿距离所以，KNN算法的结果和K值的取值有关系，要注意的是，KNN要找的邻居都已经是“站好队的人”，也就

机器学习的几种常见算法

数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目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

逻辑回归学习算法

是你对实际值g 的估计。更正式地来说，你想让表示y等于1的一种可能性或者是机会，前提条件是给定了输入特征X。换句话来说，如果X是我们在上个视频看到的图片，你想让g来告诉你这是一只猫的图片的机率有多大。在之前的视频中所说的，X是一个n,维的向量(相当于有n.个特征的特征向量)。我们用ω来表示逻辑回归的参数，这也是一个n

深度学习因果和相关关系

深度学习系统，学习的是输入和输出之间复杂的相关性，但是学习不到其间的因果关系。虽然有人工神经网络通过构建和加强联系，深度学习从数学上近似了人类神经元和突触的学习方式。训练数据被馈送到神经网络，神经网络会逐渐进行调整，直到以正确的方式做出响应为止。只要能够看到很多训练图像并具有足够

机器学习算法的优缺点(4）-回归算法

回归（Regression）是用于估计两种变量之间关系的统计过程。当用于分析因变量和一个 多个自变量之间的关系时，该算法能提供很多建模和分析多个变量的技巧。具体一点说，回归分析可以帮助我们理解当任意一个自变量变化，另一个自变量不变时，因变量变化的典型值。最常见的是，回归分析能在给定自变量的条件下估计出因变量的条件期望。

机器学习算法介绍—推荐算法

       推荐算法是目前业界非常火的一种算法，在电商界得到了广泛的运用。推荐算法的主要特征就是可以自动向用户推荐他们最感兴趣的东西，从而增加购买率，提升效益。推荐算法有两个主要的类别：　　一类是基于物品内容的推荐，是将与用户购买的内容近似的物品推荐给用户，这样的前提是每个物品都

《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

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。

机器学习 算法分类

　　算法分类　　以下是一些流行的定义。在每种情况下，都会为算法提供一组示例供其学习。　　监督式学习　　为算法提供训练数据，数据中包含每个示例的“正确答案”；例如，一个检测信用卡欺诈的监督学习算法接受一组记录的交易作为输入，对于每笔交易，训练数据都将包含一个表明它是否存在欺诈的标记

常用的机器学习、优化算法

BP神经网络、SVM支持向量机、PCA主成分分析、K-means聚类、CAE卷积自编码、DNN深度神经网络、CNN卷积神经网络、PSO粒子群算法、ACO蚁群算法、GA遗传算法等

深度学习基础-优化算法详解

前言 所谓深度神经网络的优化算法，即用来更新神经网络参数，并使损失函数最小化的算法。优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决定模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的训练效率。 了解不同优化算法的原理及其超参数的作用将使我们更有效的调整优化器的超参数，从而提高模型的性能。

经典机器学习算法

经典机器学习算法源自1950年代的纯统计学。统计学家们解决的是诸如寻找数字中的模式、估计数据点间的距离以及计算向量方向这样的形式数学(formal math)问题。 今天，一半的互联网都在研究这些算法。当你看到一列“继续阅读”的文章，或者在某个偏僻的加油站发现自己的银行卡被锁定而

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潜在

机器学习的算法（二）

network）：早期的 RNN 形式是会存在损耗的。尽管这些早期循环神经网络只允许留存少量的早期信息，新近的长短期记忆（LSTM）与门控循环单元（GRU）神经网络都有长期与短期的记忆。换句话说，这些新近的 RNN 拥有更好的控制记忆的能力，允许保留早先的值或是当有必要处理很多系

关于非深度学习模型算法到SDC的移植

我们有个算法并没使用深度模型，而是使用opencv实现的算法，要移植到相机上需要怎么操作呢，其中到wk文件、rom包的转换又该怎样处理，有没有相关文档资料的介绍？

逻辑回归学习算法

是你对实际值g 的估计。更正式地来说，你想让表示y等于1的一种可能性或者是机会，前提条件是给定了输入特征X。换句话来说，如果X是我们在上个视频看到的图片，你想让g来告诉你这是一只猫的图片的机率有多大。在之前的视频中所说的，X是一个n,维的向量(相当于有n.个特征的特征向量)。我们用ω来表示逻辑回归的参数，这也是一个n

浅谈集成学习算法

目前集成学习的实现方式主要分为两种，一种是 Bagging 算法为代表的并行式集成学习方法，其中最典型的应用当数“随机森林算法”；另一种是以 Boosting 算法为代表的串行式集成学习方法，其中应用频率较高的有两个 AdaBoost 算法和 XGBoost 算法。除上述两种主要的方法外，还有一种

【转载】机器学习算法

智能算法、机器学习、深度学习简介

及到的常用方法有：决策树、支持向量机、回归、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、随机森林、循环神经网络、长短期记忆、卷积神经网络等。 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