08 机器学习 - Kmeans聚类算法原理
1.概述K-means算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为类簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。2 算法图示假设我们的n个样本点分布在图中所示的二维空间。从数据点的大致形状可以看出它们大致聚为三个cluster，其中两个紧...
05 机器学习 - 朴素贝叶斯分类算法原理
1.概述贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称贝叶斯分类算法以样本可能属于某类的概率来作为分类依据朴素贝叶斯分类算法是贝叶斯分类算法中最简单的一种注：朴素的意思是条件概率独立性，此处要想真正理解，需要有概率论的基础知识P(A|x1x2x3x4)=p(A|x1)*p(A|x2)p(A|x3)p(A|x4)则为条件概率独立 P(xy|z)=p(...
机器学习算法原理：详细介绍各种机器学习算法的原理、优缺点和适用场景
引言从基础知识到算法原理的过渡在我们前面的文章中，我们已经介绍了机器学习和深度学习的基本概念、原理以及它们在现实世界中的应用。经过前几篇文章的铺垫，我们已经了解了机器学习的基本原理和常见应用。现在，我们将进入到机器学习的核心部分——算法原理。在本篇文章中，我们将详细探讨各种机器学习算法的原理、优缺点和适用场景。机器学习算法的重要性机器学习算...
机器学习基础知识——基本原理、常用算法与评估指标
引言从第一篇文章的概述到机器学习：在上一篇文章中，我们对人工智能进行了全面的概述，从人工智能的定义、历史、基本概念、应用领域，到社会影响等方面进行了探讨。人工智能作为一个广泛的领域，涵盖了多个子领域，其中之一便是机器学习。在本篇文章中，我们将更加深入地探讨机器学习的基本原理、常用算法以及评估指标。希...
向量召回评估组件的原理是什么,如何配置
向量召回评估组件计算召回的hitrate结果。hitrate作为结果好坏的评价，hitrate越高表示训练产出的向量去召回向量的结果越准确。本文为您介绍向量召回评估组件的原理和配置指导。
机器学习集成学习进阶Xgboost算法原理
1 最优模型的构建方法XGBoost（Extreme Gradient Boosting）全名叫极端梯度提升树，XGBoost是集成学习方法的王牌，在Kaggle数据挖掘比赛中，大部分获胜者用了XGBoost。XGBoost在绝大多数的回归和分类问题上表现的十分顶尖，本节将较详细的介绍XGBoost的算法原理。我...
机器学习SVM算法原理
1 定义输入数据假设给定一个特征空间上的训练集为：T={(x_1, y_1),(x_2,y_2)…,(x_N,y_N)}T={(x1,y1),(x2,y2)…,(x**N,y**N)}x_i \in R^n, y_i \in {+1, -1}, i=1,2,…,N.x**i∈R**n,y**i∈{+1,−1},i=1,2,…,N.其中...
机器学习决策树算法和分类原理 2
2.3 划分依据二 ：信息增益率2.3.1 概念在上面的介绍中，我们有意忽略了"编号"这一列.若把"编号"也作为一个候选划分属性，则根据信息增益公式可计算出它的信息增益为 0.9182，远大于其他候选划分属性。计算每个属性的信息熵过程中,我们发现,该属性的值为0, 也就是其信息增益为0.9182. 但是很明显...
机器学习决策树算法和分类原理 1
1 决策树算法简介决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-else结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法决策树：是一种树形结构，本质是一颗由多个判断节点组成的树其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。怎么理解这...
人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他们....
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