• 一份关于如何为回归任务选择机器学习算法指南

    由于神经网络可以有许多具有非线性的隐藏层,因此它们对于高度复杂的非线性关系建模方面非常有效。通常,我们不必担心神经网络中的数据结构,该方法在对任何类型特征变量关系学习时都非常灵活。研究表明,简单地为...
    文章 2018-08-05 3055浏览量
  • 《大数据算法》一2.3 时间亚线性判定算法概述

    但该算法显然会出现误判,因为如果一些1没有被抽出来,那么就会出现假阳性——判断的结果为是,但实际为否。但如定理2-6所示,结果并没有那么坏,也就是说出现这个情况的概率不是很大。定理2-6 如果A是全0数组,...
    文章 2017-06-21 1920浏览量
  • 开学季,你要的激活函数都在这里

    激活函数用来确定神经网络的输入,比如“是”或“否”,将结果映射为[0,1]或[-1,1]之间,根据函数的曲线,可分为两种类型:线性激活函数、非线性激活函数。1.线性激活函数(恒等激活函数) 如下图所示,函数是线性...
    文章 2018-09-12 1712浏览量
  • 为你的回归问题选择最佳的机器学习算法

    由于神经网络可以具有非线性的许多层(从而具有参数),所以它们在处理高度复杂的非线性关系时非常有效。我们通常不必担心神经网络中的数据结构,因为他们在学习任何类型的特征变量关系时都非常灵活。研究一直表明,...
    文章 2018-03-25 1969浏览量
  • 一文看懂机器学习与大数据风控|硬创公开课

    我们说了机器学习风控模型区分度上往往有更好的表现,然而它的问题是复杂度远要高于传统方法,因为机器学习拟合进去更多非线性关系,人类去理解很多非线性规律交织在一起是有难度的,这就造成了我们说的缺乏可解释性...
    文章 2017-08-01 1988浏览量
  • Yann LeCun说是时候放弃概率论了,因果关系才是理解...

    这其中可能会出现的认知偏差是他们不仅仅把那些指标当作是系统的结果,还把他们当作是对系统的解释。更确切地说,不要用概率论去解释复杂的非线性现象,如认知过程。更糟的是,不要把概率方法作为机理来构建你的人工...
    文章 2017-11-15 2184浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?...

    如果我们使用原始的非线性可分离 SVM 最优化目标函数,我们需要将 C 设置成无穷大来保证结果是线性可分的。因此 C 是正确答案。问题 18 训练完 SVM 之后,我们可以丢掉所以不支持向量的样本而不影响对新的样本进行...
    文章 2017-10-24 851浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?...

    如果我们使用原始的非线性可分离SVM最优化目标函数,我们需要将C设置成无穷大来保证结果是线性可分的。因此C是正确答案。问题18: 训练完SVM之后,我们可以丢掉所以不支持向量的样本而不影响对新的样本进行分类。A....
    文章 2016-11-26 10217浏览量
  • 深度学习之激活函数

    线性模型在处理非线性问题时往往手足无措,这时我们需要引入激活函数来解决线性不可分问题。激活函数(Activation function),又名激励函数,往往存在于神经网络的输入层和输出层之间,作用是给神经网络中增加一些...
    文章 2018-04-03 1081浏览量
  • 用Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    使用Python库、流水线功能以及正则化方法对非线性数据进行建模。在数据科学和分析领域中,对非线性数据进行建模是一项常规任务。但找到一个结果随自变量线性变化的自然过程很不容易。因此,需要有一种简便并且稳健的...
    文章 2018-06-05 5055浏览量
  • 《白话深度学习与TensorFlow》——第2章 深度学习是...

    那就是如果网络中前面的线性层引入的是线性关系,后面的激励层还是线性关系,那么就让网络没办法很好地拟合非线性特性的关系,从而发生严重的欠拟合现象。函数表达式: 由于这类激励函数的局限性问题,目前主要也...
    文章 2017-09-04 2233浏览量
  • 深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多...

    如此一来,就能平衡欠拟合和过拟合的问题,从而在大规模数据中挖掘出推广性好的非线性信息。而其一个基本原则,就在于要使每分片对应足够量的样本。如上图所示,我们训练了一些数据。其显示为一个菱形的分界面,用...
    文章 2017-08-01 1228浏览量
  • Excel与Google Sheets中实现线性规划求解

    Excel提供了一个非常强大的组件用于解决此类规划问题,目前我还只尝试过线性规划问题,根据其资料显示,非线性规划也是可以解的。以后若有机会尝试一下其它规划问题再分享给大家。下面逐一展示这组件具体用法给大家...
    文章 2019-01-22 2919浏览量
  • 数据库相关岗位面试准备建议

    filter,recheck 的区别,为什么会出现 数据库有哪些JOIN方法,分别适合什么场景,有什么约束,优化器如何选择使用什么方法,影响优化器选择的因素有哪些,以及每一种的JOIN原理 bloom filter在优化器中的应用有哪些 ...
    文章 2018-10-05 2255浏览量
  • 一文详解分类问题中的维度灾难及解决办法

    然而,如果我们将高维的分类结果投影到低维空间中,将会出现一个严重的问题: 图6.使用太多特征导致过拟合。分类器学习了过多样本数据的异常特征(噪声),而对新数据的泛化能力不好。图6展示了3D的分类结果投影到2D...
    文章 2017-08-02 1121浏览量
  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法?

    非线性SVM:在非线性SVM中,不可能使用超平面分离训练数据。Apriori机器学习算法 这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A,则项目B也以一定概率发生,生成...
    文章 2018-10-11 2301浏览量
  • 智融集团CTO齐鹏详析:AI如何处理金融领域的弱特征...

    如果发现数据相关性并不是线性的,就需要考虑如何用非线性的数据函数描述问题。所有的数据函数,我们都可以称之为一个模型。说起模型,不同的问题需要有不同的解决方法和对策,所以,对于不同的数据源、不同的数据...
    文章 2017-08-01 1152浏览量
  • 预测分析:R语言实现2.4 评估线性回归模型

    当然,尝试近似的未知函数也有可能是非线性的,如果是这样,那么即使总体回归线也不太可能对于非线性函数的数据产生良好的拟合。这是因为线性假设是非常严格的,因此,线性回归是一种带有较高偏误的方法。我们要定义...
    文章 2017-05-02 4520浏览量
  • 应用统计学与R语言实现学习笔记(九)——线性回归

    回归模型的类型包括一元回归模型(线性和非线性)和多元回归模型(线性和非线性)。接下来先从简单线性回归分析讲起。2.2 简单线性回归分析 简单线性回归(Simple Linear Regression)——涉及一个自变量的回归,因...
    文章 2017-06-13 1240浏览量
  • 《Oracle数据库性能优化方法论和最佳实践》——1.4 ...

    既然业务系统性能是一个逐渐变化的过程,那么只要记录相关指标的长时间关系,自然就可以知道为什么性能变差,甚至可以简单掌握哪些因子的线性关系比较重大,进而可以通过打破这个线性关系或降低线性斜率来进行性能...
    文章 2017-05-02 1620浏览量
  • 深度学习的可解释性研究(一):让模型「说人话」

    具体到深度学习/机器学习领域,就像我们上文提到的多层神经网络存在的问题,尽管高度的非线性赋予了多层神经网络极高的模型表示能力,配合一些堪称现代炼丹术的调参技术可以在很多问题上达到非常喜人的表现,大家...
    文章 2018-05-30 3492浏览量
  • 《机器学习系统设计:Python语言实现》一1.2 设计...

    如果系统是非线性的,则目标函数可能不是凸函数。也就是说,可能存在多个局部极小值,同时不能保证局部极小值是全局极小值。7.线性规划线性模型为何如此普遍?首先是因为其相对容易理解和实现。线性规划有着完善的...
    文章 2017-05-02 2175浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    如果用非线性模型不需要用包含关系,模型本身进行特征组合。如果做二阶特征,每种方法都需要使用统计特征,但适用方式也各不相同,比方说非线性模型宏观特征,你需要三个相关的信息和很多统计才可以做到。这个例子...
    文章 2018-01-08 1006浏览量
  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    如果用非线性模型不需要用包含关系,模型本身进行特征组合。如果做二阶特征,每种方法都需要使用统计特征,但适用方式也各不相同,比方说非线性模型宏观特征,你需要三个相关的信息和很多统计才可以做到。这个例子...
    文章 2017-08-01 876浏览量
  • 深度学习模型训练痛点及解决方法

    1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,...学习时,我们不仅要学习网络结构的设计方式,还要掌握它们的设计思想,了解它们是为了解决哪些问题而产生的,以及准确率和性能为何能够得到提升。
    文章 2018-05-31 5662浏览量
  • 预测分析:R语言实现.

    第5章通过学习支持向量机来掌握非线性模型的问题。在这部分,我们通过利用最大边缘分离(maximum margin separation)来尝试以几何方式拟合我们的训练数据,以探索对分类问题进行思考的另一种方法。本章还介绍...
    文章 2017-05-02 8554浏览量
  • AI+时代,谈谈产品经理对图像识别技术的阈值控制

    非线性降维的图像识别技术出现前,业界最常采用的是线性降维的图像识别技术,这种技术本身具备着简单易于理解的优点,但在实际应用中人们发现,线性降维的图像识别技术存在着计算复杂度高且占用相对较多的时间和...
    文章 2017-07-03 852浏览量
  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法?

    非线性SVM:在非线性SVM中,不可能使用超平面分离训练数据。04 Apriori机器学习算法 这是一种无监督的机器学习算法。我们用来从给定的数据集生成关联规则。关联规则意味着如果发生项目A,则项目B也以一定概率发生,...
    文章 2018-10-26 1441浏览量
  • 2017 VQA Challenge 第一名技术报告

    虽然在预处理时,我们根据答案的出现次数滤掉了一些不常见的答案,但是我们仍然使用这一部分数据,只是认为这个问题所有候选答案的 accuracy 都是 0。看成多类别分类效果更好的原因有二:首先,sigmoid output ...
    文章 2017-09-27 2200浏览量
  • 机器学习13种算法的优缺点,你都知道哪些

    缺点:如果输入变量是相关的,则会出现问题 十三、关联规则学习算法(Association Rule Learning Algorithms) 关联规则学习方法能够提取出对数据中的变量之间的关系的最佳解释。比如说一家超市的销售数据中存在规则...
    文章 2018-07-27 7051浏览量
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