机器学习：K-means算法基本原理及其变种
一、K-means原理1.1、K-means起源美1967年，James MacQueen在他的论文《用于多变量观测分类和分析的一些方法》中首次提出 “K-means”这一术语。1957年，贝尔实验室也将标准算法用于脉冲编码调制技术。1965年，E.W. Forgy发表了本质上相同的算法——Lloyd-Forgy算法，所以这一算法有时也被称...
机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解
01从神经网络到卷积神经网络我们知道神经网络的结构是这样的：那卷积神经网络跟它是什么关系呢？其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。定义简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks...
机器学习算法之——K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法原理讲解
k-最近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。01基于实例的学习已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存...
机器学习｜TF-IDF算法（原理及代码实现）
TF-IDF的概念TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。TF策略我在之前的高频词提取文章中进行过使用，TF用来表示词频，也就是某个词在文章中出现的总次数，也就是：TF=某个词在文章...
机器学习中的数学原理——对数似然函数
一、什么是对数似然函数对数似然是Minitab 为了确定估计系数(β) 的最优值而最大化的表达式。 由于对数似然是样本数量的函数，因此它们的值不能单独作为拟合值的指数使用，但可以用来比较不同系数的拟合值。 由于您要最大化对数似然，因此值越大越好。二、算法分析之前我们已经接触过似然函数的概念，我们认为似然函数 L(θ) 中，使其...
机器学习中的数学原理——似然函数
什么是似然函数似然函数 定义. 在 数理统计学 中， 似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数 ，表示模型参数中的 似然性 。 似然函数在 推断统计学 （Statistical inference）中扮演重要角色，如在 最大似然估计 和费雪信息之中的应用等等。. "似然性"与"或然性"或"...
机器学习中的数学原理——逻辑回归
什么是逻辑回归算法逻辑回归 (Logistic Regression)是一种 基于概率的模式识别算法,虽然名字中带"回归",但实际上是一种分类方法,在实际应用中,逻辑回归可以说是应用最广泛的机器学习算法之一。案例分析我们还是用刚才按横向和纵向对图像进行分类的例子，接下来要讲的算法与感知机的方法不一样，所以先考虑线性可分的问题比较好，这样有...
机器学习中的数学原理——线性可分问题
一、什么是线性可分问题线性可分就是说可以用一个线性函数把两类样本分开，比如二维空间中的直线、三维空间中的平面以及高维空间中的线性函数。二、案例分析 我们之前学习了感知机模型，这是一个非常简单而且容易理解的模型，相应的它有很多缺点，最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。那到底什么是线性可分问题呢？刚才我们尝试的是用直线对训练数...
机器学习中的数学原理——感知机模型
一、什么是感知机 感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机目的在求一个可以将实例分开的超平面，为了求它，我们用到基于误分类的损失函数和梯度下降的优化策略。二、模型分析 之前的学习中，我们学习了权重向量的概念，明白了只要找到权重...
机器学习中的数学原理——向量内积
一、什么是内积内积一般指点积。在数学中，数量积（dot product; scalar product，也称为点积）是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。两个向量a = [a1, a2,…, an]和b = [b1, b2,…, bn]的点积定义为：a·b=...
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