机器学习算法可以说是不少的，如果死记硬背的话，只能当时记得推导过程和步骤，过一段时间就又想不起来了，只能依稀记得一些影子。所以，应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程。

我认为，最大似然估计和损失函数，就是机器学习算法的通用框架，是掌握机器学习算法的钥匙。

以下，用实际算法来证实这两把钥匙的威力。

1.Linear Regression。可以转化为求

损失函数最小，来求解参数θ。

之后用梯度下降法来实际求解θ。除了梯度下降这一个工具外，还有拟牛顿法，拉格朗日乘子法重要工具。

2.Logistic Regression。有了模型

后，先求其最大似然函数：

然后对这个似然函数取对数，就得到

　

实际操作中，一般在前面加个负号，改为求最小。

3.SVM

流水的算法，铁打的损失函数/MLE的更多相关文章

  1. 前端架构-分层而治，铁打的MV流水的C

    大家好,我是Eluxjs的作者,Eluxjs是一套基于"微模块"和"模型驱动"的跨平台.跨框架『同构方案』,欢迎了解... 文前声明,以下推断和结论纯属个人探索 ...

  2. 流水的新技术，铁打的Linux

    关注嘉为科技,获取运维新知 这一年人工智能火了,凡是带电的专业都往AI上靠,实在靠不上的还可以看AlphaGo下棋,探讨AI能否取代人类.这种全民跟风,比前两年的“云计算”.“大数据”热度还高.就算你 ...

  3. python与excel的关系；铁打的python流水的excel

    现在很多行业,都离不开用Excel: 做财务的,要用Excel做报表:做物流的,会用Excel来跟踪订单情况:做HR的,会用Excel算工资:做分析的,会用Excel计算数据做报表.不知道你有没有这样 ...

  4. 萌新笔记——Cardinality Estimation算法学习（二）（Linear Counting算法、最大似然估计(MLE)）

    在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithm ...

  5. Cardinality Estimation算法学习（二）（Linear Counting算法、最大似然估计(MLE)）

    在上篇,我了解了基数的基本概念,现在进入Linear Counting算法的学习. 理解颇浅,还请大神指点! http://blog.codinglabs.org/articles/algorithm ...

  6. GMTC2019会后：做一场冷门的技术专场是什么体验

    上周四(6.20)GMTC2019大会的第一天,很荣幸作为「UI与图形渲染」专场出品人获得了与图形领域几位技术专家同场交流的机会. 图形技术在前端范畴内是一个相对小众的话题,虽然前端工程师几乎每天都在 ...

  7. 【十大经典数据挖掘算法】AdaBoost

    [十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensem ...

  8. scikit-learn 线性回归算法库小结

    scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输 ...

  9. 【原创】batch-GD， SGD， Mini-batch-GD， Stochastic GD， Online-GD -- 大数据背景下的梯度训练算法

    机器学习中梯度下降(Gradient Descent, GD)算法只需要计算损失函数的一阶导数,计算代价小,非常适合训练数据非常大的应用. 梯度下降法的物理意义很好理解,就是沿着当前点的梯度方向进行线 ...

随机推荐

  1. Struts2 result type(结果类型)

    转自:http://www.cnblogs.com/liaojie970/p/7151103.html 在struts2框架中,当action处理完之后,就应该向用户返回结果信息,该任务被分为两部分: ...

  2. MySQL5.7新特性

    MySQL5.7介绍 身处 MySQL 这个圈子,能够切身地感受到大家对 MySQL 5.7 的期待和热情,似乎每个人都迫不及待的想要了解.学习和使用 MySQL 5.7.那么,我们不禁要问, MyS ...

  3. openark对MySQL进行Online_DDL

    1.用oak对表sbtest1做添加字段和增加索引的Online DDL openark kit 提供一组小程序,用来帮助日常的 MySQL 维护任务,可代替繁杂的手工操作. 包括: oak-appl ...

  4. centos7 时间设置及ntp

    转自:https://blog.gtwang.org/linux/howto-set-date-time-from-linux-command-prompt/ 這裡介紹各種在 Linux 中以手動來調 ...

  5. day63-webservice 01.cxf介绍

    CXF功能就比较强了.CXF支持soap1.2.CXF和Spring整合的非常密切.它的配置文件基本就是Spring的配置文件了.CXF是要部署在服务器才能用的.CXF得放到Web容器里面去发布.CX ...

  6. 【bzoj1050】[HAOI2006]旅行comf

    1050: [HAOI2006]旅行comf Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 2813  Solved: 1534[Submit][St ...

  7. laravel中的模型关联之(一对一)

    一对一 一对一的关联关系就相当于,赞和文章之间的关系,一个用户只能赞一次一个文章,只能和文章发生一次关系, 用户和赞的文章是唯一的一份,这里举得是判断用户是否赞过某个文章 一个参数都是你要获取的模型, ...

  8. 453. Minimum Moves to Equal Array Elements 一次改2个数，变成统一的

    ［抄题］: Given a non-empty integer array of size n, find the minimum number of moves required to make a ...

  9. OpenCV---resize

    转自http://www.cnblogs.com/korbin/p/5612427.html 在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize() 原函数void ...

  10. 8.INSERT INTO 语句 UPDATE 语句

    1. INSERT INTO 语句 INSERT INTO 语句用于向表格中插入新的行. 语法 INSERT INTO 表名称 VALUES (值1, 值2,....) INSERT INTO Per ...