热门好课推荐
猜你喜欢
相关培训 相关博客
  • 前言坚持写博客半年多了,但感觉自己没有写技术博客的天赋,写出来的东西深度和广度都欠缺,也不容易理解。事实上大部分技术博客都存在这些问题,但即便写得不好,也会起到一定作用,所以我还是决定坚持写下去。接触机器学习有一段时间了,感觉还是挺有意思的,趁着对理论概念还没忘记的时候,把知识点总结下来。这系列文章是学习笔记,更适合用来复习。监督学习算法朴素贝叶斯(NaiveBayes)决策树(Decisio
    2017-02-04 12:16:36
    阅读量:7250
    评论:0
  • AsymmetricTri-trainingforUnsupervisedDomainAdaptation(2017ICML)论文笔记AbstractTri-training(周志华,2005,无监督学习领域最经典、知名度最高的做法)利用三个分类器按照“少数服从多数”的原则来为无标签的数据生成伪标签,但这种方法不适用于无标签的目标域与有标签的源数据不同的情况。ATDA要解...
    2018-11-07 18:19:06
    阅读量:983
    评论:0
  • HMM的原理就不说了,这里主要说算法的实现。实际实现起来并不是很困难,前提是你仔细看过hmm的原理,然后很多实现就照着公式写出对应的代码,比如前向算法,后向算法,参数更新都是有明确的公式的,只需要对应写成代码,这里需要提到2点技巧。1,所有概率需要取对数,这是因为有的概率实在是太小了,容易溢出,或者精度不够。2.对一个求和的式子取对数概率时需要用到一个技巧。下面直接贴出我写的关于这个计...
    2018-11-04 22:06:11
    阅读量:1252
    评论:0
  • 一、机器学习算法概述  机器学习算法主要分为监督学习算法,无监督学习算法。其中监督学习算法需要的数据包括样本,如训练样本,和每组数据的标签,即所属的类别;而无监督学习只有样本数据,我们需要构建出样本与样本之间的差异。常见的分类算法,回归算法属于监督学习算法,如K-近邻,决策树,logistic回归,朴素贝叶斯,SVM等;聚类算法属于无监督学习算法,如K-均值等。对于监督学习,机器学习算法需
    2014-08-17 17:53:01
    阅读量:1230
    评论:0
  • KNN是属于监督学习的分类算法。晚上闲着无聊,就写了这个。packagealgorithm.machine;importjava.io.BufferedReader;importjava.io.File;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOE
    2016-09-29 23:37:33
    阅读量:832
    评论:1
  • 目录0. 前言1.K-means的算法流程2. 代价函数(优化目标函数)3.K 的选择学习完吴恩达老师机器学习课程的无监督学习,简单的做个笔记。文中部分描述属于个人消化后的理解,仅供参考。如果这篇文章对你有一点小小的帮助,请给个关注喔~我会非常开心的~0. 前言监督学习(supervisedlearning):样本数据已经标记了所属的类别 无监督学习(u...
    2018-10-07 12:49:35
    阅读量:866
    评论:0
  • 一般来说,机器学习有三种算法:1.监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量).通过这些变量,我们可以搭建一个模型,从而对于一个自变量,我们可以得到对应的因变量.重复训练这个模型,直到它能在训练数据集上达到理想的准确率属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法2.无监督式算法无监督式学
    2018-01-26 20:36:31
    阅读量:5758
    评论:2
  • 聚类算法属于机器学习中一种无监督学习算法。聚类方法一般可以分为层次聚类与非层次聚类两种。其中层次聚类算法又可以分为合并法与分解法;同样非层次聚类算法也可以分为多种,常用的有K-means算法。这篇博客先来实现层次聚类算法中的合并法,我会在下一篇博文中讲述K-means算法。    其中,合并法是指:初始阶段,将每个样本点当做其类簇,然后合并这些原子类簇直至达到预期的类簇数或者其他终止条件
    2015-02-21 22:39:15
    阅读量:5509
    评论:2
  • 半监督学习(Semi-supervisedLearningSSL)半监督学习是一种有监督学习和无监督学习想结合的一种方法,其主要思想是基于数据分布上的模型假设,利用少量的已标注数据进行指导并预测未标记数据的标记,并合并到标记数据集中去。标签传播算法的基本思路标签传播算法是基于图的半监督学习方法,基本思路是从已标记的节点的标签信息来预测未标记的节点的标签信息,利用样本间的关系,建...
    2018-09-03 19:55:33
    阅读量:7411
    评论:4
  • 一直想找有没有可以直接使用的半监督学习支持向量机(svm)的工具,但是,找了许久都没有找到,而我使用的编程语言又是Python。后来无意间发现了svmlin工具,它可以利用未标记样本进行分类,但是如何在Python中进行使用呢(我电脑的环境是:Centos7操作系统,Anaconda3版本的Python)。以下是使用过程步骤:(1)下载py-svmlin文件:svmlin包 里头也有教...
    2018-07-18 10:18:48
    阅读量:962
    评论:0