一.Boosting算法 .Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法.我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法. 1 bootstrapping方法的主要步骤 1)重复地从一个样本集合D中采样n个样本 2)针对每次采样的子样本集,进行统计学习,获得假设Hi 3)将若干个假设进行组合,形成最终的假设Hfina…

Logistic回归的一般过程 1.收集数据:采用任意方法收集 2.准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳 3.分析数据:采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快. 6.使用算法:首 先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值:接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单回归计算,判定它们属于哪个类别:在这之后,我们就可以在输…

1:简单概念描写叙述 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们须要简介几个概念. 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%. 事实上随意的分类器都能够做为弱分类器,比方之前介绍的KNN.决策树.Naïve Bayes.logiostic回归和SVM都能够.这里我们採用的弱分类器是单层决策树,它是一个单节点的决策树. 它是adaboost中最流行的弱分类器,当然并不是唯一可用的弱分类器.即从特征中选择一个特征来进行分类.该特征能…

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐…

SVM是一种二类分类模型,有监督的统计学习方法,能够最小化经验误差和最大化几何边缘,被称为最大间隔分类器,可用于分类和回归分析.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 一.基本原理 SVM是一个机器学习的过程,在高维空间中寻找一个分类超平面,将不同类别的数据样本点分开,使不同类别的点之间的间隔最大,该分类超平面即为最大间隔超平面,对应的分类器称为最大间隔分类器,对于二分类…

悟道--一位IT高管20年的职场心经 第五章 搞定老板 "老板就是老板" 这一点,你可能会忘了,他一定不会忘: "老板不会总是老板" 这一点,他可能会忘,你最好别忘. 1.1  谁是老板 老板手上有的权力,你应该尊重.权力,意味着资源. 1.2  三招搞定老板 尊重老板由于他毕竟是你的老板: 把老板当客户,善用老板的资源! 老板的资源:权力.能力.经验.信息. 1.3  请示的学问:该不该请示 和自己的老板沟通,理解老板的性格特点,然后做事. 1.4  请示的学问:…

一   Object类型 a.两种创建方式: 1.new+构造函数Object; 2.对象字面量表示法: b.两种访问属性方式: 1.点表示法(.属性): 2.方括号([“属性”]): 二   Array类型 a.两种创建方式: 1.new+构造函数Array; 2.数组字面量表示法: b.两种检测类型方式: 1.instanceof: 2.Array.isArray(): c.四种转换方式: 1.toLocaleString(): 2.toString() 返回以","分隔的字符串…

第五章 本章介绍了S3C6410开发板的功能,开发板的不同主要是在烧录嵌入式系统的方式不同,以及如何在此开发板上安装Android. 1.安装串口调试工具minicom 首先需要一根USB转串口线,由于安装的是Ubuntu Linux所以需要按照以下步骤.配置和测试minicom (1).检测当前系统是否支持USB转串口 命令lsmod  | grep usbserial (2)安装minnicom apt-get install minicom (3)配置minicom minicom -s,…

一.背景 海伦女士一直使用在线约会网站寻找适合自己的约会对象.尽管约会网站会推荐不同的任选,但她并不是喜欢每一个人.经过一番总结,她发现自己交往过的人可以进行如下分类 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 海伦收集约会数据已经有了一段时间,她把这些数据存放在文本文件datingTestSet.txt中,每个样本数据占据一行,总共有1000行. 海伦收集的样本数据主要包含以下3种特征: 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所消耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 二.准备数据:数据的解析 在将上…

一.机器学习是什么 机器学习的英文名称叫Machine Learning,简称ML,该领域主要研究的是如何使计算机能够模拟人类的学习行为从而获得新的知识和技能,并且重新组织已学习到的知识和和技能,使之在应用中能够不断完善自身的缺陷与不足. 简单来说,机器学习就是让计算机从大量的数据中学习到相关的规律和逻辑,然后利用学习来的规律来预测以后的未知事物. 二.开发机器学习应用程序的步骤 1)收集数据 2)准备输入数据 3)分析输入数据 4)训练算法 5)测试算法 6)使用算法 三.python 1.优…