简单易学的机器学习算法—极限学习机(ELM) 一、极限学习机的概念 极限学习机(Extreme Learning Machine) ELM,是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。 ELM最大的 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-23 13:15:29
简单易学的机器学习算法—非线性支持向量机 一、回顾 介绍了支持向量机的基本概念,线性可分支持向量机的原理以及线性支持向量机的原理,线性可分支持向量机是线性支持向量机的基础。对于线性支持向量机,选择 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-21 19:04:39
简单易学的机器学习算法—线性支持向量机 一、线性支持向量机的概念 线性支持向量机是针对线性不可分的数据集的,这样的数据集可以通过近似可分的方法实现分类。对于这样的数据集,类似 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-21 18:19:22
用十张图解释机器学习的基本概念 在解释机器学习的基本概念的时候,我发现自己总是回到有限的几幅图中。以下是我认为最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-20 13:44:07
机器学习中的Accuracy,Precision,Recall和F1-Score 在模式识别和信息检索领域,二分类的问题(binary classification)是常会遇到的一类问题。例如,银行的信用卡中心每天都会收到很多的信用卡申请,银行必 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-18 17:29:06
机器学习中的kNN算法及Matlab实例 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-18 17:15:29
机器学习中的EM算法详解及R语言实例(2) 我们在上一篇文章中介绍了EM算法的基本原理,如果读者对此不甚了解,建议参阅 机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-18 16:57:04
机器学习中的EM算法详解及R语言实例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常简单,相信读者都可以轻松地理解它。但下面将要介绍的EM算法就要困难许多了,它与极大似然估计密切相关。 1 算法原理 不妨 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-18 16:45:30
机器学习-Cross Validation交叉验证Python实现 1.原理 1.1 概念 交叉验证(cross-validation)主要用于模型训练或建模应用中,如分类预测、pcr、pls回归建模等。在给定的样本空间中,拿出大部分样本作为训练集来 ...
来源:CDA数据分析师 | 发布时间:2017-03-16 20:41:25