人工智能中的线性代数：如何理解并更好地应用它？

2019-12-10

作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 机器之心 线性代数是 AI 专家必须掌握的知识，这已不再是个秘密。如果不掌握应用数学这个领域，你永远就只能是「门外汉」。当然，学习线性代数道阻且长。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

从数据结构到算法：图网络方法初探

2019-08-19

作者 | 朱梓豪 来源 | 机器之心 如果说 2019 年机器学习领域什么方向最火，那么必然有图神经网络的一席之地。其实早在很多年前，图神经网络就以图嵌入、图表示学习、网络嵌入等别名呈现出来 ...

机器学习中涉及到哪些数学工具？

2019-03-27

在机器学习中涉及到很多的工具，其中最重要的当属数学工具。机器学习涉及到的数据工具总共有三种，分别是线性代数、概率统计和最优化理论。在这篇文章中我们就来详细给大家介绍一下这些知识，让大家在日 ...

R语言实现决策树算法

2018-06-11

R语言实现决策树算法 决策树算法的R实现 根据ppvk上的文章《基于 R 语言和 SPSS 的决策树算法介绍及应用》，只简单跑了关于R部分的代码，实验成功，简单记录下。     决策树算法简介  &nbs ...

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数

2018-05-03

入门 | 10个例子带你了解机器学习中的线性代数 本文介绍了 10 个常见机器学习案例，这些案例需要用线性代数才能得到最好的理解。 线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。 它是机 ...

基于矩阵分解的隐因子模型

2018-03-25

基于矩阵分解的隐因子模型 推荐系统是现今广泛运用的一种数据分析方法。常见的如，“你关注的人也关注他”，“喜欢这个物品的用户还喜欢。。”“你也许会喜欢”等等。 常见的推荐系统分为基于内容的推荐与 ...

常用的机器学习&数据挖掘知识点

2018-03-07

常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

一些常见的特征选择方法

2018-02-25

一些常见的特征选择方法 现实中产生的特征维度可能很多，特征质量参差不齐，不仅会增加训练过程的时间，也可能会降低模型质量。因此，提取出最具代表性的一部分特征来参与训练就很重要了。 通常有特征 ...

一文读懂聚类算法

2018-01-11

一文读懂聚类算法 1. 聚类的基本概念 1.1 定义 聚类是数据挖掘中的概念，就是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中 ...

Python环境下的8种简单线性回归算法

2018-01-05

本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/b ...

数据工作的科普总结

2017-11-28

数据工作的科普总结 首先说，这是一篇关于数据工作的科普文字，是我从事数据工作三年的一个小总结，因为不时会有人咨询我一些小问题，于是我大致整理了一下，主要是说了数据工作到底都包含了什么，其中关于数据 ...

基于R语言构建的电影评分预测模型

2017-07-16

基于R语言构建的电影评分预测模型 电影评分系统是一种常见的推荐系统。现在使用R语言基于协同过滤算法来构建一个电影评分预测模型。 一，前提准备 1.R语言包：ggplot2包（绘图），recommenderlab包，resh ...

机器学习中的特征—特征选择的方法以及注意点

2017-07-04

机器学习中的特征—特征选择的方法以及注意点 关于机器学习中的特征我有话要说 在这次校园招聘的过程中，我学到了很多的东西，也纠正了我之前的算法至上的思想，尤其是面试百度的过程中，让我渐渐意识到 ...

大数据等最核心的关键技术：32个算法

2017-05-09

大数据等最核心的关键技术：32个算法 奥地利符号计算研究所（Research Institute for Symbolic Computation，简称RISC）的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者 ...

《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI)

2017-03-25

《数学之美》拾遗—潜在语义索引(LSI) 一、潜在语义索引的提出 潜在语义索引(LSI)，又称为潜在语义分析(LSA)，是在信息检索领域提出来的一个概念。主要是在解决两类问题，一类是一词多义，如“bank”一词 ...

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA)

2017-03-24

简单易学的机器学习算法—主成分分析(PCA) 一、数据降维     对于现在维数比较多的数据，我们首先需要做的就是对其进行降维操作。降维，简单来说就是说在尽量保证数据本质的前提下将数据中的维 ...

大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管

2016-11-24

大数据挖掘:数据模型多了，应该怎么管 没有数据分析和建模能力，肯定难以提升业务；然而，如果模型泛滥、没有得到有效的统筹管理，其提升度恐怕也非常有限，还可能制造各种混乱。为了解决这样的问题，“模型工 ...

数据模型多了，应该怎么管

2016-11-22

数据模型多了，应该怎么管 随着近年来大数据挖掘概念的兴起，数据分析建模的思想已经深入人心，于是会建模、能建模的人也就越来越多。他们可能是资深大拿，分析建模、结果解读手到擒来全搞定，但也可能是专业 ...

短文本主题建模方法

2016-11-22

短文本主题建模方法 1. 引言 许多数据分析应用都会涉及到从短文本中提取出潜在的主题，比如微博、短信、日志文件或者评论数据。一方面，提取出潜在的主题有助于下一步的分析，比如情感评分或者文本分类模型 ...