机器学习算法背后的数学原理
不同的机器学习算法是如何从数据中学习并预测未知数据的呢? 机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。机器学习算法的类型机器学习算法大致可以分为以下四类:监督学习&#...
一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（三）
可能方案：从CT生成文本考虑到我们只有成对的图像与检查报告，一种直观的方法是尝试直接从图像生成文本。在这一方案中，我们首先将CT图像处理为低维表示（例如使用卷积神经网络），然后从该低维表示生成文本（例如使用LSTM）：截至目前为止，我还没有看到任何关于从CT...
一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（二）
为什么CT自动判读饶有趣味又充满挑战？对于放射科医生来说，为每张CT扫描图像都撰写这么详细的报告是非常耗时的。如果患者接受了多次不同期的CT扫描（例如，首次扫描后的三个月又接受了后续的扫描），这就更加耗时了，因为在这种情况下，放射科医生还要同时比较两次扫描，以了解患者的健...
一文带你解读：卷积神经网络自动判读胸部CT图像的机器学习原理（一）
译者：Alexander Zhao本文介绍了利用机器学习实现胸部CT扫描图像自动判读的任务，这对我来说是一个有趣的课题，因为它是我博士论文研究的重点。这篇文章的主要参考资料是我最近的预印本 “Machine-Learning-Based Multiple Abnormality Prediction with Large-Scale Chest Comp...
100天搞定机器学习|Day59 主成分分析(PCA)原理及使用详解
数学概念方差：用来衡量随机变量与其数学期望（均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。协方差：度量两个随机变量关系的统计量，协方差为0的两个随机变量是不相关的。协方差矩阵：在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向...
100天搞定机器学习|day43 几张GIF理解K-均值聚类原理
前文推荐如何正确使用「K均值聚类」？无监督学习是指从无标注数据中学习模型的机器学习问题。无标注数据是自然得到的数据，模型表示数据的类别、转换或概率无监督学习的本质是学习数据中的统计规律或潜在结构，主要包括聚类、降维、概率估计。KMeans算法是典型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&#...
100天搞定机器学习|Day8 逻辑回归的数学原理
Day7，我们学习了K最近邻算法（k-NN），了解了其定义，如何工作，介绍了集中常用的距离和k值选择。Day8，作者转回之前的逻辑回归内容，推荐了Saishruthi Swaminathan的一篇文章。身处墙内，这个链接无法打开。不过也不用跳墙看原文，找了一...
【阿旭机器学习实战】【20】支持向量机SVM原理简介及示例演示：画出SVM二维决策边界与分离非线性坐标点
支持向量机SVM简介及示例演示【关键词】支持向量，最大几何间隔，拉格朗日乘子法1. 支持向量机的原理支持向量机（Support Vector Machine），其含义是通过支持向量运算的分类器。其中“机”的意思是机器，可以理解为分类器。那么什么是支持向量呢？在求解的过程中，会发现只根据...
【阿旭机器学习实战】【12】决策树基本原理及其构造与使用方法
决策树【关键词】树，信息增益，信息熵决策树的优缺点优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据;既能用于分类，也能用于回归;数据形式非常容易理解。缺点：可能会产生过度匹配问题一、决策树的原理一个决策树的游戏：【二十个问题的游戏】游戏...
【阿旭机器学习实战】【10】朴素贝叶斯模型原理及3种贝叶斯模型对比：高斯分布朴素贝叶斯、多项式分布朴素贝叶斯、伯努利分布朴素贝叶斯
朴素贝叶斯【关键词】 概率，贝叶斯公式，古典数学朴素：独立性假设贝叶斯公式优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率；对小规模的数据表现很好；能处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简...
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