• SVM-支持向量机算法(一)

    线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念. 用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。如图所示 C1和C...
    文章 2016-05-05 2559浏览量
  • 码农の带娃绝技:TensorFlow+传感,200美元自制猜拳...

    为了找到更好的数据处理方法,我对手套传感数据了一些快速的分析。我使用的工具是Cloud Datalab,这是一个很受欢迎的Jupyter Notebook版本,并已集成到Google Cloud平台,可提供基于云数据分析的一站式服务。你...
    文章 2018-01-02 4927浏览量
  • 深度学习系列2:卷积神经网络

    softmax 函数是一种非常受欢迎的分类器。在微调完 Vgg16 模型的最后一层之后,它总共有 138357544 个参数。谢天谢地,我们不需要手动计算各种梯度 XD。下一周我们将更深入地了解 CNN 的工作原理,讨论主题为欠拟合和...
    文章 2017-10-16 924浏览量
  • 一张地图带你玩转机器学习

    问题是:在多个可行的线性分类器中,什么样的分类器是好的?为了得到好的泛化性能,分类平面应该不偏向于任何一类,并且离两个类的样本都尽可能的远。这种最大化分类间隔的目标就是支持向量机的基本思想。支持向量机...
    文章 2018-07-22 2622浏览量
  • 机器学习常见的六大错误

    同样,在机器学习领域,如果我想实现一个分类器,也有很多种算法,但是每种算法都对数据了不同的前提假设。曾经当我们处理少量数据的时候,我们往往可以先设计若干种算法,然后每种都测试一下,选择一种最优的方法...
    文章 2017-11-02 813浏览量
  • 机器学习常见的六大错误

    同样,在机器学习领域,如果我想实现一个分类器,也有很多种算法,但是每种算法都对数据了不同的前提假设。曾经当我们处理少量数据的时候,我们往往可以先设计若干种算法,然后每种都测试一下,选择一种最优的方法...
    文章 2017-11-14 659浏览量
  • NIPS 2018论文解读|基于条件对抗网络的领域自适应方法

    作者借鉴了数学上的多线性映射(Multilinear Map)概念,来表征特征和分类器彼此之间的关系。什么是多线性映射?通俗点说就是,f(x)→y 是单映射,f(x,y)→z 是双映射,以此类推。线性呢?当固定其他自变量时,f 对...
    文章 2018-11-27 2588浏览量
  • 机器学习Top10算法,教你选择最合适的那一个!

    你用这个数据想做什么。要知道,即使是老司机,也无法闭着眼睛说哪个算法能拿到最好的结果。还是得动手试。其实机器学习的算法很多的,以上只是介绍用得比较多的类型,比较适合萌新试试手找找感觉。原文发布时间为:...
    文章 2018-05-02 3324浏览量
  • 特征工程(六):非线性特征提取和模型堆叠

    堆叠的另一个例子是使用决策树类型模型(随机森林或梯度提升树)的输出作为线性分类器的输入。堆叠已成为近年来越来越流行的技术。非线性分类器训练和维护是昂贵的。堆叠的关键一点是将非线性引入特征,并且使用非常...
    文章 2018-12-25 1747浏览量
  • 机器学习新手必学十大算法指南

    逻辑回归算法是传统的分类算法,如果你有两个以上的类,那么线性判别分析算法是首选的线性分类技术。LDA的表达式非常直接,由数据统计值组成,为每个类别分别计算。对单个输入变量来说包括: 1ã每个类的平均值...
    文章 2018-01-28 15226浏览量
  • 8种常见机器学习算法比较

    adaboost是一种有很高精度的分类器可以使用各种方法构建子分类器,Adaboost算法提供的是框架。当使用简单分类器时,计算出的结果是可以理解的,并且弱分类器的构造极其简单。简单,不用特征筛选。不容易发生...
    文章 2017-08-01 2992浏览量
  • Logistic Regression——用线解决问题

    这里不具体介绍MLE,换种角度我们从头开始设计这个分类器。之前考虑的点我们简化了分析,我们理所当然的认为X特征向量彼此是同等重要的,而事实往往不是这样,因此模型需要加入一个权重影响因子,也就是LR模型被扩展...
    文章 2016-03-25 3170浏览量
  • 5、spss加权最小二乘回归及岭回归

    所以它更多的是用来演示图或者什么的,对于改善多重共线性真的没什么用。解决多重共线性的常见方法可以告一段落了。在非线性回归,分类回归之后我们介绍因子分析时将会旧话重提,再次讨论多重共线性的问题。
    文章 2015-04-15 1950浏览量
  • SVM 支持向量机

    二是置信风险,代表了我们在多大程度上可以信任分类器在未知文本上分类的结果。很显然,第二部分是没有办法精确计算的,因此只能给出一个估计的区间,也使得整个误差只能计算上界,而无法计算准确的值(所以叫做泛化...
    文章 2015-03-07 2507浏览量
  • 关于极限分类,这里有你想知道的一切

    Slice 为每个标签学习一个线性分类器,但在标签数量上减少了从线性到对数的训练和预测成本。只有少数标签(比如对数标签)在任何给定的特征空间区域中都是活动的,它的实现正是利用了这一点。在给定测试点的情况下,...
    文章 2019-02-18 78浏览量
  • 想去机器学习初创公司数据科学家?这里有最常问的40...

    可以做什么呢?答:如果你分析过足够多的数据集,你应该可以判断出来癌症检测结果是不平衡数据。在不平衡数据集中,精度不应该被用来作为衡量模型的标准,因为96%(按给定的)可能只有正确预测多数分类,但我们...
    文章 2017-05-27 3160浏览量
  • 开发|为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏?

    所以,当我们在模型融合时,需要每个“个体学习器”是“好而不同”的,“好”指的是个体学习器的性能都要好,“不同”指的是个体模型的类别不同,“个体学习可以分别是基于tree-based,神经网络,线性分类器等。...
    文章 2017-05-26 1497浏览量
  • 收藏|数据分析师最常用的10个机器学习算法!

    你想要对数据做什么。即使是一位经验丰富的数据科学家,在尝试不同的算法之前,也无法知道哪种算法会表现最好。虽然还有很多其他的机器学习算法,但这些算法是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手,这是一个很好...
    文章 2018-08-30 4177浏览量
  • 《深度学习:Java语言实现》一一2.2机器学习中的训练...

    这是因为,当你只是简单地提起“模式分类器”,它指的是几乎无穷的分类模式。我们看看下面这幅图片,它是一个非常简单的例子: 这幅图中有两种类型的数据,圆圈和三角形,以及一种未知的数据:正方形。你不知道该把...
    文章 2017-08-02 809浏览量
  • 如何欺骗神经网络,让它把熊猫识别为秃鹫

    这有一个例子(来自Karpathy的文章),一些区分不同食物,鲜花以及动物的线性分类器,可视化为下图(点击可放大)。你可以看到“Granny Smith”分类器基本上是问“是绿色么?(并不是以最坏的方式来找出!而“menu”...
    文章 2017-05-02 1335浏览量
  • 卷积神经网络新手指南之二

    这个理念就是预先训练的模型将作为一个特征提取器,将网络的最后一层删除并用自己的分类器替换它(取决于您的问题空间)。然后冻结所有其他层的权重,并正常训练网络(冻结层意味着在梯度下降/优化过程中能够不改变...
    文章 2017-08-01 1088浏览量
  • 机器学习十大算法都是何方神圣?...

    集成学习就是将很多分类器集成在一起,每个分类器有不同的权重,将这些分类器的分类结果合并在一起,作为最终的分类结果。最初集成方法为贝叶斯决策,现在多采用error-correcting output coding,bagging,and ...
    文章 2017-08-01 1491浏览量
  • 从零开始带你了解商业数据分析模型——...多层感知(上)

    如下图所示,我们将输入自变量数据x1,x2,…,xn 通过一定的权重相加,随后将对应的计算值带入一个非线性分类的计算中,最终我们可以得到一个因变量的相应取值。这里的非线性分类计算有个专有称呼,叫做激活函数。读到...
    文章 2020-08-14 136浏览量
  • 机器学习-损失函数总结

    在学习boosting的过程中,会发现通过弱分类器发现的错误的会被逐渐削弱,弱分类器在已有分类器分出的错误空间上不断切割(分类空间),如图: 上图中,关于迭代停止条件,因为弱分类器的定义就是分类判别概率小于0.5...
    文章 2018-04-25 1794浏览量
  • 机器学习算法选用指南

    Logistic回归是最简单的非线性分类器,具有二元分类的参数和非线性函数(S形)的线性组合。决策树通常与人类的决策过程相似,并且易于解释。但它们最常用于随机森林或梯度增强这样的组合中。K-means是一个更原始、但...
    文章 2017-11-17 3899浏览量
  • 如何使用PyTorch实现面向NLP的深度学习?

    例子:逻辑回归Bag-of-Words分类器我们的模型将映射稀疏的BoW表示以记录标签上的概率。我们为词汇中的每个单词指定一个索引。例如,假设我们的整个词汇是两个单词“hello”和“world”,分别为0和1。句子“hello ...
    文章 2019-08-04 390浏览量
  • SVM-VC维和结构风险最小化

    置信风险:分类器对 未知样本进行分类,得到的误差。经验风险:训练好的分类器,对训练样本重新分类得到的误差。即样本误差 结构风险:置信风险+经验风险 结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略,贝叶斯...
    文章 2017-05-03 817浏览量
  • 初学者如何选择合适的机器学习算法(附算法速查表)

    支持向量机(SVM)训练算法可以找到由超平面的法向量 w 和偏置项 b 表示的分类器。这个超平面(边界)可以按照最大间隔的方式来分开不同的类别。这个问题可以被转换一个条件优化问题: Kernel 技巧被用于将非线性可...
    文章 2017-06-01 1206浏览量
  • 只需6步,从头开始编写机器学习算法

    它是一个线性分类器,因此只有在存在线性决策边界的情况下才能有效使用。一些简单的用途可以是情绪分析(正面或负面反应)或贷款违约预测(“会违约”,“不会违约”)。对于这两种情况,决策边界都必须是线性的。...
    文章 2018-09-27 7155浏览量
  • 【收藏】支持向量机原理详解+案例+代码!...

    但如果使用非线性内核(如上例),我们可以在完全不改变数据的情况下得到一个非线性分类器:我们只需改变点积为我们想要的空间,SVM 就会对它忠实地进行分类。注意,核函数技巧实际上并不是 SVM 的一部分。它可以与...
    文章 2018-09-14 4600浏览量
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