机器学习常用算法（LDA,CNN,LR）原理简述

1.LDA LDA是一种三层贝叶斯模型,三层分别为:文档层.主题层和词层.该模型基于如下假设:1)整个文档集合中存在k个互相独立的主题:2)每一个主题是词上的多项分布:3)每一个文档由k个主题随机混合组成:4)每一个文档是k个主题上的多项分布:5)每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布:6)每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布.文档的生成过程如下:1)对于文档集合M,从参数为β的Dirichlet分布中采样topic生成word的分布参数φ:2)对于每个…

关于python机器学习常用算法的例子

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四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps

四大机器学习降维算法:PCA.LDA.LLE.Laplacian Eigenmaps 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中.降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式. y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的).f可能是显式的或隐式的.线性的或非线性的. 目前大部分降维算法处理向量表达的数据,也有一些降维算法处理高阶张量表达的数据.之所以使用降维…

【机器学习】算法原理详细推导与实现(六):k-means算法

[机器学习]算法原理详细推导与实现(六):k-means算法之前几个章节都是介绍有监督学习,这个章解介绍无监督学习,这是一个被称为k-means的聚类算法,也叫做k均值聚类算法. 聚类算法在讲监督学习的时候,通常会画这样一张图: 这时候需要用logistic回归或者SVM将这些数据分成正负两类,这个过程称之为监督学习,是因为对于每一个训练样本都给出了正确的类标签. 在无监督学习中,经常会研究一些不同的问题.假如给定若干个点组成的数据集合: 所有的点都没有像监督学习那样给出类标签和所谓的学习样…

GJM : 数据结构 - 轻松看懂机器学习十大常用算法 [转载]

转载请联系原文作者需要获得授权,非法转载原文作者将享受侵权诉讼文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树随机森林算法逻辑回归 SVM 朴素…

轻松看懂机器学习十大常用算法 (Machine Learning Top 10 Commonly Used Algorithms)

原文出处: 不会停的蜗牛通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树随机森林算法逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法神经网络马尔可夫 1. 决策树根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过…

[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…

paper 12：机器学习常见算法分类汇总

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要…

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

机器学习-EM算法笔记

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断,混合高斯模型GMM,基于概率统计的pLSA模型. EM算法概述(原文) 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参…

Atitit 编程语言常用算法attilax总结

Atitit 编程语言常用算法attilax总结 1. 编译算法分类and 数据操作算法.1 1.1. Tab driver stat 状态转换表格算法1 1.2. Nest case 词法分析算法1 1.3. recursive descent;递归下降法1 1.4. 状态机fsm1 1.5. Hash算法字符串hash算法1 2. aes加密算法2 2.1. 解决hash冲突的办法2 2.1.1. 排序算法2 2.2. 参考2 1. 编译算法分类and 数据操作算法. 1.1. T…

cellular neural networks（CNN）原理以及应用

一.CNN的原理 1.CNN的思想: (1)借鉴了hopfield神经网络和CA a.hopfield的非线性动力学(主要是用于优化问题,比如旅行商问题等NP问题),Hopfield的能量函数的概念,Hopfield解决了模拟电路的实现问题 b.CA细胞自动机,局部连接的时间和空间都离散的动力学系统,CNN借鉴了CA的细胞的概念和局部性.一致性.平行性等特点 2.结构和模型 (1)结构图如下图所示: (2)理论模型半径和领域:半径r和领域N(r),3*3邻域和5*5邻域等 CNN的状态方程:…

ACM常用算法及练习（1）

ACM常用算法及练习第一阶段:练经典常用算法,下面的每个算法给我打上十到二十遍,同时自己精简代码,因为太常用,所以要练到写时不用想,10-15分钟内打完,甚至关掉显示器都可以把程序打出来. 1.最短路(Floyd.Dijstra,BellmanFord) 2.最小生成树(先写个prim,kruscal要用并查集,不好写) 3.大数(高精度)加减乘除 4.二分查找. (代码可在五行以内) 5.叉乘.判线段相交.然后写个凸包. 6.BFS.DFS,同时熟练hash表(要熟,要灵活,代码要简) 7.…

【转】基于RSA算法实现软件注册码原理初讨

1 前言目前,商用软件和共享软件绝大部份都是采用注册码授权的方式来保证软件本身不被盗用,以保证自身的利益.尽管很多常用的许多软件系统的某些版本已经被别人破解,但对于软件特殊行业而言,注册码授权的方式还是一种保护软件系统本身的一种有效的手段. 通常而言,注册码授权方式有以下几种方式: u 安装序列号方式:这是最为常用的方式,Mircosoft提供的产品(例如:Windows系列产品.Office系列产品等等)都是采用这种方式.通过一种复杂的算法生成安装序列号,在安装过程中,安装程序对用户输入的…

webrtc aecd算法解析一（原理分析）

webrtc的回声抵消(aec.aecm)算法主要包括以下几个重要模块: 回声时延估计 NLMS(归一化最小均方自适应算法) NLP(非线性滤波) CNG(舒适噪声产生) 回声时延估计这张图很多东西可以无视,我们重点看T0,T1,T2三项. T0代表着声音从扬声器传到麦克风的时间,这个时间可以忽略,因为一般来说话筒和扬声器之间距离不会太远,考虑到声音340米每秒的速度,这个时间都不会超过1毫秒. T1代表远处传到你这来的声音,这个声音被传递到回声消除远端接口(WebRtcAec_BufferF…

Excel阅读模式/聚光灯开发技术序列作品之三高级自定义任务窗格开发原理简述—— 隐鹤

Excel阅读模式/聚光灯开发技术序列作品之三高级自定义任务窗格开发原理简述—— 隐鹤 1. 引言 Excel任务窗格是一个可以用来存放各种常用命令的侧边窗口(准确的说是一个可以停靠在类名为xlDesk窗口周围的Excel的子窗口).Excel插件开发中可以用它来存放一些常用的自定义界面的窗口,用于相关Excel的操作,还是十分方便的.原生长相如下图: 在office开发中,微软提供了原生的任务窗格接口,可以接收一个我们自定义的userform的实例,界面自定义也都很方便. 唯一不足的是…

Excel阅读模式/聚光灯开发技术之二超级逐步录入提示功能开发原理简述—— 隐鹤 / HelloWorld

Excel阅读模式/聚光灯开发技术之二超级逐步录入提示功能开发原理简述———— 隐鹤 / HelloWorld 1. 引言自本人第一篇博文“Excel阅读模式/单元格行列指示/聚光灯开发技术要点再分享”阐述ExcelPower_Helper中的聚光灯/阅读模式功能后,网友们遍历测试Kutools,uuoffice,DnaTools,方方格子,易用宝等等各大知名插件的聚光灯,发现都没我最早发出的测试版好使,不少网友,私聊我要本人开发的插件ExcelPower_Helper.然而,久而未发,…

AI - 机器学习常见算法简介（Common Algorithms）

机器学习常见算法简介 - 原文链接:http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/machine-learning-methods-infographic/ 应该使用哪种机器学习算法? 很大程度上依赖于可用数据的性质和数量以及每一个特定用例中你的训练目标. 不要使用最复杂的算法,除非其结果值得付出昂贵的开销和资源. 这里给出了一些最常见的算法,按使用简单程度排序. 1. 决策树(DT,Decision Trees) 在进行逐步应答过程中,典型的决策树分析会…

机器学习排序算法：RankNet to LambdaRank to LambdaMART

使用机器学习排序算法LambdaMART有一段时间了,但一直没有真正弄清楚算法中的所有细节. 学习过程中细读了两篇不错的博文,推荐给大家: 梯度提升树(GBDT)原理小结徐博From RankNet to LambdaRank to LambdaMART: An Overview 但经过一番搜寻之后发现,目前网上并没有一篇透彻讲解该算法的文章,所以希望这篇文章能够达到此目的. 本文主要参考微软研究院2010年发表的文章From RankNet to LambdaRank to LambdaMA…

Python3实现机器学习经典算法（一）KNN

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).…

github 专案介绍 – Python 范例：透过互动式的 Jupyter 和数学解释流行的机器学习演算法

对于机器学习有兴趣,不少人应该会先从 Andrew Ng ( 吴恩达 ) 的机器学习课程开始,但是吴恩达的课程是使用 octave 这个工具当作练习.这个 github 项目包含使用 Python 实现流行机器学习算法的范例,并解释了其背后的数学原理. 每个算法都有交互式的 Jupyter Notebook 示范,可以让你玩训练数据.算法配置,并立即在浏览器中检视结果.图表和预测. 在大多数情况下,这些解释都是基于 Andrew Ng 的这门伟大的机器学习课程. 这个储存库的目的不是通过使用…

机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

(一)认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程…

Python3入门机器学习经典算法与应用☝☝☝

Python3入门机器学习经典算法与应用 (一个人学习或许会很枯燥,但是寻找更多志同道合的朋友一起,学习将会变得更加有意义✌✌) 使用新版python3语言和流行的scikit-learn框架,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界学习机器学习相关技术的最好方式就是先自己设计和完成一些小项目,学到的不只是一门课程,更是不断思考的能力第1章欢迎来到 Python3 玩转机器学习欢迎大家来到<Python3玩转机器学习>的课堂.在这个课程中,我们将从0开始,一点一点进入机…

常用算法之排序(Java)

一.常用算法(Java实现) 1.选择排序(初级算法) 原理:有N个数据则外循环就遍历N次并进行N次交换.内循环实现将外循环当前的索引i元素与索引大于i的所有元素进行比较找到最小元素索引,然后外循环进行元素交换第1次遍历,将索引为0的元素与索引大于0的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为0的元素交换位置(若索引为0的元素就是最小元素那么它就和自己交换) 第2次遍历,将索引为1的元素与索引大于1的所有元素进行比较找到最小的元素,将最小元素与索引为1的元素交换位置(若索引为1的元素就…

PHP版常用算法

PHP版常用算法最近准备面试的资料,顺便整理一下以前的基本算法,写个DEMO记录一下 //冒泡//逐行对比,满足条件则交换function bubbleSort($arrData,$sort = 'desc'){ if(empty($arrData)) return $arrData; //默认有序 $isSorted = true; $nCount = count($arrData); for($i = 0; $i < $nCount; $i++) { //对比次数随着循环逐渐减少,因为后面的…