在网上找到一篇好文,直接粘贴过来,加上一些补充和自己的理解,算作此文. My education in the fundamentals of machine learning has mainly come from Andrew Ng’s excellent Coursera course on the topic. One thing that wasn’t covered in that course, though, was the topic of “boosting” which…

K近邻很简单. 简而言之,对于未知类的样本,按照某种计算距离找出它在训练集中的k个最近邻,如果k个近邻中多数样本属于哪个类别,就将它判决为那一个类别. 由于采用k投票机制,所以能够减小噪声的影响. 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本,而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的,因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说,KNN方法较其他方法更为适合. 一个不足之处是计算量较大,因为对每一个待分类的样本都要计算它到全体已知样本的距离,才能求得它的K个最近邻点.…

本系列文章用于汇集知识点,查漏补缺,面试找工作之用.数学公式较多,解释较少. 1.假设 2.sigmoid函数: 3.假设的含义: 4.性质: 5.找一个凸损失函数 6.可由最大似然估计推导出 单个样本正确预测的概率为 只是3两个式子合并在一起的表示方法 整个样本空间的概率分布为 取对数展开得, 作为损失函数,并且最小化它,则应改写为5式. 7.求解方法 最原始的方法,梯度下降法 先求导,并带入sigmoid表达式得 之后,参数更新为: 终止条件: 目前指定迭代次数.后续会谈到更多判断收敛和确定…

本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题:利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低,易编码,能够应用在大部分分类器上,无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.…

现在我们要预测的是未来的房价,假设选择了回归模型,使用的损失函数是: 通过梯度下降或其它方法训练出了模型函数hθ(x),当使用hθ(x)预测新数据时,发现准确率非常低,此时如何处理? 在前面的章节中我们知道,可以选择下面的一种或几种方案: 获取更多的训练样本 选择更少的特征集 增加新的特征 增加多项式特征(x1x2, x22…) 增加正则化参数λ的值 减小正则化参数λ的值 然而遗憾的是,这些方法在不同场景下的作用不同,有时毫无作用,在选择失当的时候甚至会出现反效果.当然不能凭直觉去选择改进方法,…

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376…

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的…

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,…

转自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html 在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基…

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等…