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非科班机器学习 共找到196条结果

  • 这是一篇不太专业的算法工程师面经,希望能给非科班想要从事机器学习工作的同学或学弟学妹一些建议,同时也回馈给予我很大帮助的牛客网。目前拿到的offer有:网易、三星、联想、vivo、斗鱼、拼多多、猎聘等
    2018-01-22
    阅读量:59621
    评论:6
  • 非凸优化http://arxiv.org/pdf/1712.07897.pdf将学习问题表达为非凸优化问题的便利方式使算法设计者获得大量的建模能力流行的解决方案是将非凸问题近似为凸优化,使用传统方法解
    2018-07-13
    阅读量:753254
    评论:142
  • 【1】非参数估计与参数估计不同:未对函数形式作出假设,直接从训练样本中估计出密度。【2】最简单的非参数估计:直方图理解:直方图如果达到细化,就是概率密度函数。 2.1 简单理解一下公式:在x点发生的概
    2017-11-21
    阅读量:74641
    评论:3
  • 原文链接:https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/79278156非凸优化http://arxiv.org/pdf/1712.07897.pdf将
    2019-04-26
    阅读量:6274
    评论:0
  • 定义:不平衡数据集:在分类等问题中,正负样本,或者各个类别的样本数目不一致。例子:在人脸检测中,比如训练库有10万张人脸图像,其中9万没有包含人脸,1万包含人脸,这个数据集就是典型的不平衡数据集。直观
    2015-10-18
    阅读量:920503
    评论:744
  • 这篇文章翻译至http://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/,作者简洁明了地阐述了非平衡数据及解决这类问题的常用方法。其实一些朴素的方法我们自己也能想
    2017-01-11
    阅读量:58877
    评论:4
  • 24.【单选题】下列不属于参数机器学习算法的是?A.线性判别分析B.朴素贝叶斯C.逻辑回归D.决策树【解析】(D)参数机器学习算法:假设可以最大程度地简化学习过程,与此同时也限制可以学习到是什么。这种
    2018-10-19
    阅读量:42348
    评论:14
  • 问题被研究的原因:在实际问题中,大多数分类问题,样本错分会带来不同的代价。1.分类性能度量指标1.1混淆矩阵混淆矩阵四个元素:真正例(truepositive),真反例(truenegative),伪
    2017-07-21
    阅读量:392547
    评论:26
  • 【译】非平衡数据机器学习这篇文章翻译至http://www.svds.com/learning-imbalanced-classes/,作者简洁明了地阐述了非平衡数据及解决这类问题的常用方法。其实一些
    2016-11-27
    阅读量:171671
    评论:15