一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等

【一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等】的更多相关文章

一小部分机器学习算法小结: 优化算法、逻辑回归、支持向量机、决策树、集成算法、Word2Vec等

优化算法先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^…

逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（I）

原文链接:http://www.edvancer.in/logistic-regression-vs-decision-trees-vs-svm-part1/ 分类问题是我们在各个行业的商业业务中遇到的主要问题之一.在本文中,我们将从众多技术中挑选出三种主要技术展开讨论,逻辑回归(Logistic Regression).决策树(Decision Trees)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM). 上面列出的算法都是用来解决分类问题(SVM和DT也被用于回归,但这…

逻辑回归 vs 决策树 vs 支持向量机（II）

原文地址: Logistic Regression vs Decision Trees vs SVM: Part II 在这篇文章,我们将讨论如何在逻辑回归.决策树和SVM之间做出最佳选择.其实第一篇文章已经给出了很好的回答,不过在这里再补充一些.下面将继续深入讨论这个主题.事实上,这三个算法在其设计之初就赋予了一定的内部特性,我们将其分析透彻的主要目的在于:当你面临商业问题时,这些算法的特性可以让你在选择这些算法时得到一些灵感. 首先,我们来分析下逻辑回归(Logistic Regressi…

L-BFGS算法详解（逻辑回归的默认优化算法）

python信用评分卡建模(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考https://blog.csdn.net/weixin_39445556/article/details/84502260 本章我们来学习L-BFGS算法.L…

Stanford大学机器学习公开课（三）：局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑回归、感知器算法

(一)局部加权回归通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖…

Andrew Ng机器学习课程笔记--week3（逻辑回归&正则化参数）

Logistic Regression 一.内容概要 Classification and Representation Classification Hypothesis Representation Decision Boundary Logistic Regression Model 损失函数(cost function) 简化损失函数和梯度下降算法 Advanced Optimization(高级优化方法) Solving the problem of Overfitting 什么是过拟…