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

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^

一.LR LR,DT,SVM都有自身的特性,首先来看一下LR,工业界最受青睐的机器学习算法,训练.预测的高效性能以及算法容易实现使其能轻松适应工业界的需求.LR还有个非常方便实用的额外功能就是它并不会给出离散的分类结果,而是给出该样本属于各个类别的概率(多分类的LR就是softmax),可以尝试不同的截断方式来在评测指标上进行同一模型的性能评估,从而得到最好的截断分数.LR不管是实现还是训练或者预测都非常高效,很轻松的handle大规模数据的问题(同时LR也很适合online learning)

(注:本篇博文是对<统计学习方法>中决策树一章的归纳总结,下列的一些文字和图例均引自此书~) 决策树(decision tree)属于分类/回归方法.其具有可读性.可解释性.分类速度快等优点.决策树学习包含3个步骤:特征选择.决策树生成.决策树修剪(剪枝). 0 - 决策树问题 0.0 - 问题描述 假设训练集为 $$D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots ,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i=(x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{(n

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

vue—你必须知道的   目录 更多总结 猛戳这里 属性与方法 语法 计算属性 特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器 表单控件绑定 父子组件通信 过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结 更多总结 猛戳这里 属性与方法 不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆

前言: jetson nano前一篇给大家介绍了学习的一些思路和资料,今天继续给大家分享一篇在jetson nano使用opencv的文章. OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library,是一个跨平台的计算机视觉库.OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发,以BSD许可证授权发行,可以在商业和研究领域中免费使用.OpenCV可用于开发实时的图像处理.计算机视觉以及模式识别程序. 在视觉处理中,opencv使用是基础的部分,所以在板卡使用过程中,ope

本文汇编了一些机器学习领域的框架.库以及软件(按编程语言排序). 1. C++ 1.1 计算机视觉 CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库,新颖的机器视觉库 OpenCV—它提供C++, C, Python, Java 以及 MATLAB接口,并支持Windows, Linux, Android and Mac OS操作系统. 1.2 机器学习 MLPack DLib ecogg shark 2. Closure Closure Toolbox—Clojure语言库与工具的分类目录 3

This is the 2nd part of the series. Read the first part here: Logistic Regression Vs Decision Trees Vs SVM: Part I In this part we’ll discuss how to choose between Logistic Regression , Decision Trees and Support Vector Machines. The most correct ans

一.Opencv的结构分类: cxcore.cv.ML(Machine Learning).HighGUI.cvcam.cvaux 二.常见结构的内容与算法: 1.cxcore库(基本结构和算法.XML的支持.绘图函数) : 基础结构:CvPoint.CvSize.CvScalar等 数组操作:cvCreateImage.cvCreateMat等 动态结构:CvMemStorage.CvMemBlock等 绘图函数:cvLine,cvRectangle等 数据保存和运行时类型信息:CvFileS

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

imbalanced time series classification http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510229367.5/2.html?page=2 这个专利可以去国家专利局网站查询,有具体文档. https://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一,前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富,然而在工业界的应用中我们可以看到,应用场景千千万万,数

先看下ababoost和决策树效果对比 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import learning_curve def plot_learning_curve(estimator,title,X,y,ylim=None,cv=None, n_jobs=None,train_sizes=np.linspace(.1,1.0,10)): plt.figure() plt

---恢复内容开始--- 图像处理技术一般包括图像压缩,增强和复原,匹配.描述和识别3个部分.图像处理和计算机视觉的区别在于:图像处理侧重于“处理”图像——如增强.还原.去噪.分割等:而计算机视觉重点在于使用计算机来模拟人的视觉. OpenCV由一系列C函数和C++类构成,拥有包括500多个C函数的跨平台的中高层API.OpenCV还提供MLL机器学习库,该机器学习库主要用于统计方面的模式识别和聚类.OpenCV可用于解决如下领域的问题:人机交互.物体识别.图像分区.人脸识别.动作识别.运动跟踪

在上文已经学习过了opencv的编码规则,为了能够方便灵活的运用OPECV库,我们需要对其框架结构进行学习了解,以方便我们进行实际工程调用调用. 1.Opnecv库到底提供了什么? 打开opencv源码安装的文件夹E:\opencv\opencv 可以看到上述文件,很明显,Opencv解压后,提供给我们一个编译环境及工程的源码环境以及使用的LICENSE. 2.Opencv库build文件夹说明 打开build文件夹,可以看到如下文件: 其他的文件夹都是一些编译工具文件及兼容文件,这里重点需要关

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

Atitit opencv3.0  3.1 3.2 新特性attilax总结 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪?1 1.1. 模块构成该看哪些模块?2 2. 3.1新特性 2015-12-213 2.1.1. Changes3 3. 3.2 新特性 2016年12月24日 - OpenCV 3.2.0 发布5 3.1. version:3.25 1. 3.0OpenCV 3 的改动在哪? · C 风格的API很快将会消失,完全被C++的API替代,代码更加简洁.不易出错.读者如果想借助o

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/   站在巨人的肩膀上才能看的更远,而opencv就是一个由Intel公司发起的一个计算机视觉和图像处理的巨人(开源的函数库),在这里我们可以很轻松的调用opencv为我们提供的500多个C\C++函数,这些跨平台的函数具有强大的图像和矩阵处理的运算能力.如今Opencv已经进入3.0时代,而在2.2版本之后o

数据挖掘基本概念 数据挖掘定义 最广为接受得到定义是,数据挖掘是数据"模型"的发现过程.而"模型"却可以有多种含义. 1)统计建模 统计学家认为数据挖掘就是统计模型的构建过程,而这个统计模型指的就是可见数据所遵从的总体分布. 2)机器学习 有些人将数据挖掘看成是机器学习的同义词.毫无疑问,一些数据挖掘方法中适当使用了机器学习算法.机器学习的实践者将数据当成训练集来训练某类算法,比如贝叶斯网络.支持向量机.决策树.隐马尔科夫模型等. 某些场景下上述的数据利用方式是合理

数据增强(Data augmentation) 预处理(Pre-processing) 初始化(Initializations) 训练中的Tricks 激活函数(Activation functions) 正则化(Regularizations) 画图洞察数据 集成学习(Ensemble) 数据增强 深度学习需要大量的数据,当数据集不够大时,可以利用合理手段,基于已有数据,"创造"新的数据.本部分针对图像处理 对于图像而言,可以随机选择以下手段: 翻转 旋转 拉伸 裁剪 颜色抖动 光学