本文简述了以下内容: (一)生成式模型的非参数方法 (二)Parzen窗估计 (三)k近邻估计 (四)k近邻分类器(k-nearest neighbor,kNN) (一)非参数方法(Non-parametric method) 对于生成式模型(Generative model)来说,重要的地方在于类条件概率密度 $p(\textbf x|\omega_i)$ 的估计.上一篇介绍的参数方法,假定其是一个固定的分布密度形式,然后估计这个显式表达的函数中未知的参数.但这里存在两个问题:首先,假定的形式…

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-…

本文简单整理了以下内容: (一)维数灾难 (二)特征提取--线性方法 1. 主成分分析PCA 2. 独立成分分析ICA 3. 线性判别分析LDA (一)维数灾难(Curse of dimensionality) 维数灾难就是说当样本的维数增加时,若要保持与低维情形下相同的样本密度,所需要的样本数指数型增长.从下面的图可以直观体会一下.当维度很大样本数量少时,无法通过它们学习到有价值的知识:所以需要降维,一方面在损失的信息量可以接受的情况下获得数据的低维表示,增加样本的密度:另一方面也可以达到去噪…

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开…

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}…

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第…

最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片…

Coursera台大机器学习基础课程学习笔记 -- 1 最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一 机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance a…

python机器学习实战(三) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 www.cnblogs.com/fydeblog/p/7277205.html  前言 这篇notebook是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件的分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. 操作系统:ubuntu14.04 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和源码,机器学习(周志…

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线…