深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（5）
2.14 贝叶斯分类器 2.14.1 图解极大似然估计 极大似然估计的原理，用一张图片来说明，如下图所示： 例：有两个外形完全相同的箱子，1号箱有99只白球，1只黑球；2号箱子有1只白球，99只黑球。在一次实...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（4）
2.12 决策树 2.12.1 决策树的基本原理 决策树（Decision Tree）是一种分为治之的决策过程。一个困难的预测问题，通过树的分支节点，被划分成两个或多个较为简单的子集，从结构上划分为不同的子问题。将依规则分割数据集的过程不断递归下去（Recursive Partitioning）。随着树的深度不断增加，分支节点的子集越来越小，所需要提的问题数也逐渐简化。当分支节点...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（3）
2.10 主成分分析（PCA） 2.10.1 主成分分析（PCA）思想总结 1. PCA就是将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去。 2. 投影思想：找出最能够代表原始数据的投影方法。被PCA降掉的那些维度只能是那些噪声或是冗余的数据。 3. 去冗余：去除可以被其他向量代表的线性相关向量，这部分信息量是多余的。 4. 去噪声，去除较小特征值对应的特征向...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（2）
2.5 代价函数 2.5.1 为什么需要代价函数 1. 为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代码函数，通过训练代价函数来得到参数。 2. 用于找到最优解的目的函数。 2.5.2 代价函数作用原理 在回归问题中，通过代价函数来求解最优解，常用的是平方误差代价函数。假设函数图像如图2-4所示，当参数发生变化时，假设函数状态也会随着变化。 ...
深度学习500问——Chapter02：机器学习基础（1）
前言 机器学习起源于上世纪50年代，1959年在IBM工作的Arthur Samuel设计了一个下棋程序，这个程序具有学习的能力，它可以在不断的对弈中提高自己。由此提出了“机器学习”这个概念，它是一个结合了多个学科，如概率论、优化理论、统计等，最终在计算机上实现自我获取新知识，学习改善自己的这样一个研究领域。机器学习是人工智能的一个子集，目前已经发展处许多有用的方法，比如支持向量机，回归...
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