机器学习中几个常见模型的优缺点

2018-08-20

机器学习中几个常见模型的优缺点 朴素贝叶斯：优点：对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点：对输入数据的表达形式很敏感（连续数据的处理方式）。 决策树：优点：计算量简单， ...

在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型

2018-08-20

在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型 在这个文章中，我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实 ...

逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头

2018-08-17

逻辑回归、决策树、支持向量机算法三巨头 1 逻辑回归 首先逻辑回归是线性回归衍生过来的，假设在二维空间上，本质上还是一条线，那么在三维空间，他就是一个平面。把数据分成两边，就是直的不能再直的一条线 ...

我是R语言小白带你建模之adaboost建模

2018-08-16

我是R语言小白带你建模之adaboost建模 今天更新我用我蹩脚的R技能写的一个adaboost建模的过程，代码有参考别人的代码再根据自己的思路做了更改。代码一部分来自书籍《实用机器学习》，我个人特别喜欢这本书 ...

入门 | 献给新手的深度学习综述

2018-08-14

入门 | 献给新手的深度学习综述 这篇综述论文列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。这篇综述对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学 ...

花式玩逻辑回归之不是只能做二分类

2018-08-14

花式玩逻辑回归之不是只能做二分类 最近忙了一些，懒也有啦，就没怎么看书，发现一些新的东西，所以更新慢了，之前有个朋友叫我写避免过拟合，但是这个题目真的好广泛，我还没看透，所以这个可能后续再写，今天 ...

机器学习中的损失函数

2018-08-13

机器学习中的损失函数 损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是 ...

决策树算法基础：ID3与C4.5

2018-08-07

决策树算法基础：ID3与C4.5 设X是一个取有限个值得离散随机变量，其概率分布为P(X=xi)=pi,   i=1,2,…,n。则随机变量X的信息熵为 条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定 ...

用机器学习构建O(N)复杂度的排序算法，可在GPU和TPU上加速计算

2018-08-01

用机器学习构建O(N)复杂度的排序算法，可在GPU和TPU上加速计算 排序一直是计算机科学中最为基础的算法之一，从简单的冒泡排序到高效的桶排序，我们已经开发了非常多的优秀方法。但随着机器学习的兴起与大数据的 ...

神经网络测试结果很差，该怎么做

2018-07-26

神经网络测试结果很差，该怎么做 当我们编程实现了神经网络模型，将模型用于测试集时，经常会发现测试的准确率非常的低，神经网络层数很深，通常我们不容易判断具体的梯度下降求解参数的过程，那我们该 ...

神经网络的关键是什么

2018-07-25

神经网络的关键是什么 相对于传统的线性和非线性方法，为什么神经网络会如此强大？ 当你有一个线性模型，每一个功能要么对你有帮助，要么对你有伤害，这种假设是线性模型中固有的。因此线性模型要么功能异常 ...

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习

2018-07-11

资源 | 一个Python特征选择工具，助力实现高效机器学习 鉴于特征选择在机器学习过程中的重要性，数据科学家 William Koehrsen 近日在 GitHub 上公布了一个特征选择器 Python 类，帮助研究者更高效地完成特征选 ...

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法

2018-07-05

算法太多挑花眼？教你如何选择正确的机器学习算法 机器学习算法虽多，却没有什么普适的解决方案。决策树、随机森林、朴素贝叶斯、深度网络等等等等，是不是有时候觉得挑花了眼呢？福利来啦~本文将教你慧眼识精 ...

从零开始用Python构建神经网络

2018-07-04

从零开始用Python构建神经网络 动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学 ...

量化多种策略受关注 发展核心在研发

2018-06-26

量化多种策略受关注 发展核心在研发 近年市场和行情的变化，给量化投资团队带来了巨大的挑战。不少量化私募顺应市场做出调整，从加强风险控制、优化升级策略、开发新策略等角度进行探索。私募表示量化投资最核 ...

机器学习入门之多项式曲线拟合

2018-06-22

机器学习入门之多项式曲线拟合 机器学习和人工智能是最近几年特别火的领域，比如微软小冰、微软cortana、苹果siri、谷歌Now和alphaGo都使用了机器学习，使得他们的产品变得更加智能。 当然除了这些科技巨头， ...

决策树、随机森林简单原理和实现

2018-06-16

决策树、随机森林简单原理和实现 一：概念 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广泛使用的分类器。通过训练数据构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类。决策数有两大优点：1）决策树模型可以读性好 ...

R语言︱决策树族——随机森林算法

2018-06-15

R语言︱决策树族——随机森林算法 一、随机森林理论介绍 1.1 优缺点 优点。 (1)不必担心过度拟合； (2)适用于数据集中存在大量未知特征； (3)能够估计哪个特征在分类中更重要； (4)具有很好的抗噪声能力； (5) ...

几个常用机器学习算法 - 决策树算法

2018-06-14

几个常用机器学习算法 - 决策树算法 1 决策树算法（Decision Tree）是从训练数据集中归纳出一组分类规则的过程。 实际操作中，与训练数据集不相矛盾的决策树可能有多个，也可能一个都没有；理想情况是找到一个 ...

一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题

2018-06-13

一文搞定数据科学和机器学习的最常见面试题 去的几个月中，我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的面试。 我面试的这些岗位和数据科学、常规机器学习还有专业的自然语言处理、计算机视觉相关。 ...