来源:https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting (1) 还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做线性回归,也就是左边第一张图.如果这么做,我们可以获得拟合数据的这样一条直线,但是,实际上这并不是一个很好的模型.我们看看这些数据,很明显,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓.因此线性回归并没有很好拟合训练数据. 我们把此类情况称为欠拟合(underfit…

对于线性回归的求解,我们之前推导了两种学习算法:一种基于梯度下降,一种基于正规方程. 正则化线性回归的代价函数为: 如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化,因为我们未对theta0进行正则化,所以梯度下降算法将分两种情形: 对上面的算法中…

一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y)是一个训练样例, (x(i),y(i))是第 i个训练样例. 1.2 假设函数 使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假设函数(Hypothesis Function), 如下图所示. 在房价的例子中,假设函数就是一个房价关于房子面积的函数.有了这个假设函数之后, 给定一个房子的面积…

Regression Output a scalar Model:a set of function 以Linear model为例 y = b+w * $x_cp$ parameters:b,W feature:$x_cp$ Goodness of Function training data Loss function: input:a function output: how bad it is 如下图,定义损失函数: Best Function 选择出最优的损失函数: 即求出在某参数W,…

作业文件: machine-learning-ex5 1. 正则化线性回归 在本次练习的前半部分,我们将会正则化的线性回归模型来利用水库中水位的变化预测流出大坝的水量,后半部分我们对调试的学习算法进行了诊断,并检查了偏差和方差的影响. 1.1 可视化数据集 x表示水位变化,y表示水流量.整个数据集分成三个部分 模型的训练集,用来从X,y中学习参数. 交叉验证集,从Xval, yval中决定正则化参数 测试集,用来预测的样本,从数据集为 Xtest, ytest. 绘制的图像如图1 1.2 正则化…

面积与房价 训练集 (Training Set) Size       Price 2104       460 852         178 ...... m代表训练集中实例的数量x代表输入变量 y代表输出变量 (x,y)代表训练集中的实例 h代表方案或者假设        h =  a x + b 输入变量输入给h  得到输出结果 因为只有一个特征   所以是单变量线性回归问题 a b就是代价参数    求ab就是建模    ab算完和实际的差距叫建模误差 寻找ab平方和最小点  就是代价…

4.1  多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征, 例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn).…

1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题.更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集. 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: mm代表训练集…

背景:实现一个线性回归模型,根据这个模型去预测一个水库的水位变化而流出的水量. 加载数据集ex5.data1后,数据集分为三部分: 1,训练集(training set)X与y: 2,交叉验证集(cross validation)Xval, yval: 3,测试集(test set): Xtest, ytest. 一:正则化线性回归(Regularized Linear Regression) 1,可视化训练集,如下图所示: 通过可视化数据,接下来我们使用线性回归去拟合这些数据集. 2,正则化线…

这一节开始讲基础的Linear Regression算法. (1)Linear Regression的假设空间变成了实数域 (2)Linear Regression的目标是找到使得残差更小的分割线(超平面) 下面进入核心环节:Linear Regression的优化目标是minimize Ein(W) 为了表达简便,首先需要把这种带Σ符号的转换成matrix form,如下: 1~2:多个项的平方和可以转换成向量的平方 2~3:把每个列向量x都横过来,组成一个新的X矩阵 最后转换成了最终的min…

从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结. 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分.概率统计.矩阵.凸优化 第二步:数据结构/算法常见经典数据结构(比如字符串.数组.链表.树.图等).算法(比如查找.排序)同时,辅助刷leetcode,提高编码coding能力 第三步:Python数据分析掌握Python这门…

1.前言 之前我一直对于“最大似然估计”犯迷糊,今天在看了陶轻松.忆臻.nebulaf91等人的博客以及李航老师的<统计学习方法>后,豁然开朗,于是在此记下一些心得体会. “最大似然估计”(Maximum Likelihood Estimation, MLE)与“最大后验概率估计”(Maximum A Posteriori Estimation,MAP)的历史可谓源远流长,这两种经典的方法也成为机器学习领域的基础被广泛应用. 有趣的是,这两种方法还牵扯到“频率学派”与“贝叶斯学派”的派别之争,…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目. 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN.而且也设计出了…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

<机器学习>这本书算是很好的一本了解机器学习知识的一本入门书籍吧,是南京大学周志华老师所著的鸿篇大作,很早就听闻周老师大名了,算是国内机器学习领域少数的大牛了吧,刚好研究生做这个方向相关的内容,所以今天买了一本所谓的西瓜书,准备研读,光读书记性不好,边读边做笔记练习印象深刻,接下来我就把自己的学习过程按每章节的内容整理如下: Day1 第一章 绪论部分 本书作者周志华老师通过聊天的口吻开篇,以日常生活的小案例和场景,向读者介绍什么是机器学习,以及什么是学习算法.在这一章介绍了很多机器学习相关的…

一.序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到不少相关介绍的文章,对我的学习提供了不少帮助.由于目前资料不是很丰富,所以学习过程中也走了不少弯路,本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会,并对一些细节会做详细的解释,希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助.(C#零基础可不行) 二.基本概念 1.什么是机器学习?定义:一个电脑程序要完成任…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

Python实战及机器学习(深度学习)技术 一,时间地点:2020年01月08日-11日 北京(机房上课,每人一台电脑进行实际案例操作,赠送 U盘拷贝资料及课件和软件)二.课程目标:1.python基础学习 2.人工智能与机器学习理论及实战3.回归算法 4.KNN分类算法5.决策树算法 6.集成算法与随机森林7.K-means聚类算法 8.支持向量机SVM9.泰坦尼克号获救预测案例 10.深度学习基础-神经网络介绍11.Tensorflow基础应用 12.卷积神经网络CNN应用13.长短时记忆网…

一.问题与解决方案 通过多元分类算法进行手写数字识别,手写数字的图片分辨率为8*8的灰度图片.已经预先进行过处理,读取了各像素点的灰度值,并进行了标记. 其中第0列是序号(不参与运算).1-64列是像素值.65列是结果. 我们以64位像素值为特征进行多元分类,算法采用SDCA最大熵分类算法. 二.源码 先贴出全部代码: namespace MulticlassClassification_Mnist { class Program { static readonly string TrainDa…

一.要解决的问题 问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格.(同样的问题还类似垃圾短信检测.工作日志质量分析等.) 处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法仍采用二元分类的快速决策树算法,和上一篇文章不同,这次输入的特征值不再是浮点数,而是中文文本.这里就要涉及到文本特征提取. 为什么要进行文本特征提取呢?因为文本是人类的语言,符号文字序列不能直接传递给算法.而…

一.准备样本 接上一篇文章提到的问题:根据一个人的身高.体重来判断一个人的身材是否很好.但我手上没有样本数据,只能伪造一批数据了,伪造的数据比较标准,用来学习还是蛮合适的. 下面是我用来伪造数据的代码: string Filename = "./figure_full.csv"; StreamWriter sw = new StreamWriter(Filename, false); sw.WriteLine("Height,Weight,Result"); Ran…

一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码 全部代码: namespace MulticlassCl…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

一.概述 这次要解决的问题是输入一张照片,输出人物的颜值数据. 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间.其中包括男性.女性.中国人.外国人四个分类. SCUT-FBP5500_full.csv文件标记了每个图片人物的颜值打分数据.(我把分值一项乘以了20,变成了满分100分,不影响计算结果) 整个程序处理流程和前一篇图片分类的基本一致,唯一的区别,分类用的是多元分类算法,这次采用的是回归算法. 二.…

一.概述 本篇文章介绍通过YOLO模型进行目标识别的应用,原始代码来源于:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples 实现的功能是输入一张图片,对图片中的目标进行识别,输出结果在图片中通过红色框线标记出来.如下: YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种最先进的实时目标检测系统.官方网站:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 本文采用的是TinyYolo2模型,可以识别的目标类型包…

神经网络与机器学习第3版学习笔记 -初学者的笔记,记录花时间思考的各种疑惑 本文主要阐述该书在数学推导上一笔带过的地方.参考学习,在流畅理解书本内容的同时,还能温顾学过的数学知识,达到事半功倍的效果. 第一章 Rosenblatt感知器 1.第32页 1.1 为什么如果第n次迭代时的内积存在符号错误,第n+1次迭代内积的符号就会正确? 已知 $\eta \left( n \right) X^T\left( n \right) X\left( n \right) >\left| W^T\left(…

监督学习(supervised learning) 假设我们有一个数据集(dataset),给出居住面积和房价的关系如下: 我们以居住面积为横坐标,房价为纵坐标,组成数据点,如(2104, 400),并把这些数据点描到坐标系中,如下: 由这些数据,我们怎么才能预测(predict)其他房价呢?其中房价作为居住面积的函数. 为了方便描述,我们用x(i)表示输入变量(即居住面积),也叫做输入特征(features):同时,用y(i)表示输出(即房价),也叫做目标(target)变量.有序对   (x…