機器學習演算法心得

阿新 • • 發佈：2019-01-07

輪廓係數：外部距離最大化、內部距離最小化；SCi = (b_i - a_i) / max(b_i, a_i) ; 最好的情況取 1 ，b_i 遠大於a_i為1；如果不好，就越接近於 -1，也就是範圍在[-1, 1]

對於所有的點都要計算輪廓係數
- 藍1到所有自身族群當中其他點的距離平均值 a_i
- 藍1到其他兩個族群，紅色族群的點距離平均值i，到綠色族群的點的平均值綠i，取兩者的最小值當做b_i

輪廓係數：外部距離最大化、內部距離最小化；SCi = (b_i - a_i) / max(b_i, a_i) ; 最好的情況取 1 ，b_i 遠大於a_i為1；如果不好，就越接近於 -1，也就是範圍在[-1, 1] 對於所有的點都要計算輪廓係數藍1到所有自身族

從Andrew ng的公開課開始，機器學習的演算法我接觸到的也越來越多，我覺得機器學習演算法和傳統演算法的最大不同就是:不會要求一個問題被100%求解，也就意味著不會有完美的解法，這也是著名的“Essentially, all models are wrong,

git 要花規範支持避免取數據用戶硬件 app 機器學習作為近幾年的一項熱門技術US幸運飛艇平臺出租QQ2952777280【話仙源碼論壇】hxforum.com【木瓜源碼論壇】papayabbs.com，不僅憑借眾多“人工智能”產品而為人所熟知，更是從根本上增

線上性分類的筆記中，介紹了影象分類任務中的兩個關鍵部分：基於引數的評分函式。該函式將原始影象畫素對映為分類評分值（例如：一個線性函式）。損失函式。該函式能夠根據分類評分和訓練集影象資料實際分類的一致性，衡量某個具體引數集的質量好壞。損失函式有多種版本和不同的實現方式（例

在前兩篇筆記中，基於線性分類上，線性分類中繼續記筆記。 1. Softmax分類器 SVM和Softmax分類器是最常用的兩個分類器，Softmax的損失函式與SVM的損失函式不同。對於學習過二元邏輯迴歸分類器的讀者來說，Softmax分類器就可以理解為邏輯迴歸分類器面對多個分類的一

損失函式 Loss function 在線性分類（上）筆記中，定義了從影象畫素值到所屬類別的評分函式（score function），該函式的引數是權重矩陣W。在函式中，資料 (

1.主要概念關聯分析：從大規模資料集中尋找物品間隱含關係頻繁項集：經常出現在一起的物品的集合關聯規則：兩種物品之間可能存在的關係支援度：資料集中包含該項集的記錄所佔的比例置信度（可信度）：對於規則A-->B 定義可信度=支

常見的無監督學習型別：聚類任務密度估計異常檢測聚類演算法試圖將樣本分成k個不想交的子集，每個子集稱為一個簇，對應一些潛在的概念。樣本集x={x1, x2....xm} 每個樣本Xi={xi1,xi2...xin}對應n個特徵劃分為K個不同的類別C={C1

許多問題都是非線性的，用線性模型並不能很好的擬合數據，這種情況下可以使用樹迴歸來擬合數據。介紹CART, 樹剪枝，模型樹。 1.CART 傳統決策樹是一種貪心演算法，在給定時間內做出最佳選擇，不關心是否達到全域性最優。切分過於迅速，特徵一旦使用後面將不再使用。不能處理連續型特徵，

簡介機器學習演算法太多了，分類、迴歸、聚類、推薦、影象識別領域等等，要想找到一個合適演算法真的不容易，所以在實際應用中，我們一般都是採用啟發式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇大家普遍認同的演算法，諸如SVM，GBDT，Adaboost，現在深度學習很火熱，神經網路也是一個不錯的選擇。假如

各種機器學習的應用場景分別是什麼？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂迴歸和最大熵模型。 k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂迴歸和最大熵模型,隱馬爾科夫，條件隨機場，adaboost，em 這些在一般工作中，分別用到的頻率多大？一般用… 關於這個問題我今天正

以下第一部分內容轉載自：機器學習演算法中的準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎麼一回事摘要：資料探勘、機器學習和推薦系統中的評測指標—準確率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)簡介。引言：在

準確率，精確率，召回率和F1 準確率(Accuracy), 精確率(Precision), 召回率(Recall)和F1-Measure ROC-AUC ROC曲線需要提前說明的是，我們這裡只討論二值分類器。對於分類器，或者說分類演算法，評價指標主要有precision，recal

在機器學習領域，有種說法叫做“世上沒有免費的午餐”，簡而言之，它是指沒有任何一種演算法能在每個問題上都能有最好的效果，這個理論在監督學習方面體現得尤為重要。舉個例子來說，你不能說神經網路永遠比決策樹好，反之亦然。模型執行被許多因素左右，例如資料集的大小和結構。

機器學習演算法的評價指標關於作者前言二分類問題中常用的概念精確率（precision）召回率（recall） F1值 ROC、AUC sklearn實現roc、auc

機器學習演算法一覽表(中英對照) 中文表英文表 2) opencv的ml模組包含了如下的機器學習演算法(opencv2.4.11) opencv是比較流行的計算機視覺庫，集成了很多優秀機器學習演算法 #define CV_TYPE_NAME_ML_

1. 整合學習（Ensemble learning）基本思想：讓機器學習效果更好，如果單個分類器表現的很好，那麼為什麼不適用多個分類器呢？通過整合學習可以提高整體的泛化能力，但是這種提高是有條件的：（1）分類器之間應該有差異性；（2）每個分類器的精度必須大於0.5；如

目錄 1. 機器學習演算法簡介 2. 通過學習風格分組的機器學習演算法 3. 由功能的相似性分組的演算法 4. 常用機器學習演算法列表 ![在這裡插入圖片描述](https://img-blog.csdn.ne

1、演算法簡述文章中描述性內容，多來自維基百科KNN。 KNN（ k-nearest neighbors algorithm）是一種非引數、有監督演算法，由T. M. COVER, P. E. HART, Hart PE