参考: http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/9231231.html https://blog.csdn.net/wsj998689aa/article/details/39547771 https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%AD%A3%E5%88%

机器学习-正则化(岭回归.lasso)和前向逐步回归 本文代码均来自于<机器学习实战> 这三种要处理的是同样的问题,也就是数据的特征数量大于样本数量的情况.这个时候会出现矩阵不可逆的情况,为什么呢? 矩阵可逆的条件是:1. 方阵 2. 满秩 X.t*X必然是方阵(nxmxmxn=nxn,最终行列数是原来的X矩阵的列数,也就是特征数),但是要满秩的话,由于线性代数的一个结论,X.t*X的秩不会比X大,而X的秩是样本数和特征数中较小的那一个,所以,如果样本数小于特征数的话,X.t*X就不会是可逆的

L1 L2 Regularization 表示方式: $L_2\text{ regularization term} = ||\boldsymbol w||_2^2 = {w_1^2 + w_2^2 + ... + w_n^2}$ 执行 L2 正则化对模型具有以下影响 使权重值接近于 0(但并非正好为 0) 使权重的平均值接近于 0,且呈正态(钟形曲线或高斯曲线)分布. 模型开发者通过以下方式来调整正则化项的整体影响:用正则化项的值乘以名为 lambda(又称为正则化率)的标量.也就是说,模型开

那添加L1和L2正则化有什么用?下面是L1正则化和L2正则化的作用,这些表述可以在很多文章中找到. L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合(overfitting):一定程度上,L1也可以防止过拟合

我们在训练的时候经常会遇到这两种情况: 1.模型在训练集上误差很大. 2.模型在训练集上误差很小,表现不错,但是在测试集上的误差很大 我们先来分析一下这两个问题: 对于第一个问题,明显就是没有训练好,也就是模型没有很好拟合数据的能力,并没有学会如何拟合,可能是因为在训练时我们选择了较少的特征,或者是我们选择的模型太简单了,不能稍微复杂的拟合数据,我们可以通过尝试选取更多的特征.增加一些多项式特征或者直接选用非线性的较复杂的模型来训练. 对于第二个问题,可以说是第一个问题的另外一个极端,就是模型对

目录: 数据相关性 硬件依赖性 特征工程 解决问题方法 执行时间 可解释性 一.数据相关性 深度学习与传统机器学习最重要的区别是,随着数据量的增加,其性能也随之提高.当数据很小的时候,深度学习算法并不能很好地执行,这是因为深度学习算法需要大量的数据才能完全理解它.下图便能很好的说明这个事实: 从上图我们可以看到,随着数据量的增大,深度学习的性能会越来越好,而传统机器学习方法性能表现却趋于平缓:但传统的机器学习算法在数据量较小的情况下,比深度学习有着更好的表现. 二.硬件依赖性 深度学习算法在很大

1 前言 2012年,Dropout的想法被首次提出,受人类繁衍后代时男女各一半基因进行组合产生下一代的启发,论文<Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting> 提出了Dropout,它的出现彻底改变了深度学习进度,之后深度学习方向(反馈模型)开始展现优势,传统的机器学习慢慢消声. 深度学习架构现在变得越来越深,dropout 作为一个防过拟合的手段,使用也越来越普遍. 2 Dropout具体实现 Drop

前情回顾 机器学习100天|Day1数据预处理 100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析 100天搞定机器学习|Day3多元线性回归 100天搞定机器学习|Day4-6 逻辑回归 100天搞定机器学习|Day7 K-NN 100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理 100天搞定机器学习|Day9-12 支持向量机 100天搞定机器学习|Day11 实现KNN 100天搞定机器学习|Day13-14 SVM的实现 100天搞定机器学习|Day15 朴素贝叶斯 Day17,Avik-J

主讲人 planktonli planktonli(1027753147) 18:58:12  大家好,我负责给大家讲讲 PRML的第3讲 linear regression的内容,请大家多多指教,群主让我们每个主讲人介绍下自己,赫赫,我也说两句,我是 applied mathematics + computer science的,有问题大家可以直接指出,互相学习.大家有兴趣的话可以看看我的博客: http://t.qq.com/keepuphero/mine,当然我给大家推荐一个好朋友的,他对

因为SVM和统计机器学习内容很多,所以从 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 这篇文章里面分出来,单独写. 为什么说SVM和统计学关系很大. 看统计学的定义:统计学是通过搜索.整理.分析.描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学. 通过有限的样本,来预测更多的泛化空间的效果,本身就是机器学习的奋斗目标. 而SVM又是基于统计学理论的基础: 基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方面, 研究从观测数据

Spark机器学习 Day1 机器学习概述 今天主要讨论个问题:Spark机器学习的本质是什么,其内部构成到底是什么. 简单来说,机器学习是数据+算法. 数据 在Spark中做机器学习,肯定有数据来源,在Spark的最底层肯定是RDD封装,这个和Spark具体是什么版本没有任何关系,版本发展只不过是提供了更多高层的API而已,例如DataFrame.Dataset等,而之所以有DataFrame.Dataset,一般情况下是为了使用统一的优化引擎(抽象程度越高,优化算法和空间越大). RDD有一

简述 机器学习是人工智能的一种实现方式:深度学习是一种实现机器学习的技术,或者说是一种特殊的机器学习方法,可以说广义上的机器学习也包括了深度学习,三者的关系如下图所示: 从判别垃圾邮件到无人驾驶技术,机器学习在众多领域都有着广泛的应用,机器学习成就了今天的人工智能. 机器学习的本质 在以往的工程项目中,我们认为计算机程序只能严格执行我们让它做的事情——输入数据,输出计算结果.为了得出正确的结果,需要在程序中写大量的循环和判断,但是对于某些问题,这种方式将无法处理,比如如何判断一张照片中有没有大树

首先先来讲讲闲话 如果让你现在去搞机器学习,你会去吗?不会的话是因为你对这方面不感兴趣,还是因为你觉得这东西太难了,自己肯定学不来?如果你觉的太难了,很好,相信看完这篇文章,你就会有胆量踏入机器学习这一领域. 机器学习(Machine-Learning),一个在才学一年编程的人看来十分高大尚的东西,不知不觉就接触了它.暑假的时候表哥给我布置了任务,在github上有一篇DeepLearningFlappyBird,他当时要我一天之内先让这段代码跑起来,然后第二天再把这段代码翻译成C++的....

https://zhuanlan.zhihu.com/p/32480810 TLDR (or the take away) 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE,最大似然估计) 贝叶斯学派 - Bayesian - Maximum A Posteriori (MAP,最大后验估计) 概述 有时候和别人聊天,对方会说自己有很多机器学习经验,深入一聊发现,对方竟然对MLE和MAP一知半解,至少在我看来,这位同学的机器学习基础并

本博客是针对Andrew Ng在Coursera上的machine learning课程的学习笔记. 目录 在大数据集上进行学习(Learning with Large Data Sets) 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 小堆梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent) 保证随机GD的收敛与学习速率的选择 在线学习(Online Learning) Map Reduce 和 数据并行化 在大数据集上进行学习(Learning wit

最近一个月项目好忙,终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了,公式的推导放到下一篇讲吧. 一.神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合,因此与其类似,我们训练神经网络也要定义代价函数,之后再使用梯度下降法来最小化代价函数,以此来训练最优的权重矩阵. 1.1 从逻辑回归出发 我们从经典的逻辑回归代价函数引出,先来复习下: \[J(\theta) = \frac{1}{m}\sum\limits_{i = 1}^{m}{[-{y^{(i)}}\log ({h_\theta}({x

人工智能(Artificial Intelligence,缩写为AI)是对人的意识.思维过程进行模拟的一门新学科.如今,人工智能从虚无缥缈的科学幻想变成了现实.计算机科学家们在人工智能的技术核心--机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)领域上已经取得重大的突破,机器被赋予强大的认知和预测能力.回顾历史,在1997年,IBM深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫:在2011年,具备机器学习能力的IBM Waston参加综艺节目赢得100万美金:在2016年,利

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\

一.简介 机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应.而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型.感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫,因此只使用了无GPU加速的相应模块,关于深度学习的知识.当下