本文主要基于台大林轩田老师的机器学习技法课程中关于使用融合(aggregation)方法获得更好性能的g的一个总结.包含从静态的融合方法blending(已经有了一堆的g,通过uniform:voting/average.non-uniform:linear/non-linear和condition的融合形式来获取更好地性能).动态融合方法learning(没有一堆的g set,而是通过online learning获取g,边学习g,变边进行融合,对照于blending中的uniform融合形式

Courses上台湾大学林轩田老师的机器学习技法课之Aggregation 模型学习笔记. 混合(blending) 本笔记是Course上台湾大学林轩田老师的<机器学习技法课>的学习笔记,用于学习之后的一些总结. 首先,对于Aggregation模型,其基本思想就是使用不同的 g t 来合成最后的预测模型 G t . 对于合成的方式主要有四种: 方法 数学描述 1. 选择.选择最值得可信的 g t 来当做最终的模型,而这个 gt 可以使用validation set 来进行选择 $$G(x)

研究的动机是:我们采用了不同的模型得到T个不同的g,那么我们是不是可以通过这些不同的g的融合得到更加出色的G呢?因此,便有了以上四种不同的方法:1)(select)直接选择最好的一个作为融合的结果:2)(uniform)所有的g公平vote:3)(non-uniform)相当于你比较相信某个结果,就赋予它较高的vote权重,这种类似于二次回归问题,就是说,先对不同模型进行优化得到不同的g,然后再次优化做出回归:4)很简单的predictions conditionally.前面的都可以看作是后面

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t

本来看了一天的分类器方面的代码,乱乱的,索性再把最基础的概念拿过来,现总结一下机器学习的算法吧! 1.机器学习算法简述 按照不同的分类标准,可以把机器学习的算法做不同的分类. 1.1 从机器学习问题角度分类 我们先从机器学习问题本身分类的角度来看,我们可以分成下列类型的算法: 监督学习算法 机器学习中有一大部分的问题属于『监督学习』的范畴,简单口语化地说明,这类问题中,给定的训练样本中,每个样本的输入x都对应一个确定的结果y,我们需要训练出一个模型(数学上看是一个x→y的映射关系f),在未知的样

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.这里南君先生为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的类似性. 学习方式 根据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式.在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式.在机器学习领域,有几种主要

假设我们有很多机器学习算法(可以是前面学过的任何一个),我们能不能同时使用它们来提高算法的性能?也即:三个臭皮匠赛过诸葛亮. 有这么几种aggregation的方式: 一些性能不太好的机器学习算法(弱算法),如何aggregation,成为表现比较好的算法?来看一下: 我们可以看出,有时候aggregation的表现像是在做feature transform,有时候又像是在做regularization. Blending:uniform Blending. linear Blending. a

所以原谅我,不能把所有的都发上来,太杂了,反而不好. 1..NET时间周期处理组件 这个组件很小,主要是对时间日期,特别是处理时间间隔以及时间范围非常方便.虽然.NET自带了时间日期的部分功能,但可能还不强大.这个组件就是增强版本.详细功能可以看项目主页的介绍.在CodeProject: http://www.codeproject.com/Articles/168662/Time-Period-Library-for-NET 2.OxyPlot绘图组件 OxyPlot是一个.NET跨平台的绘图

这是Coursera上<机器学习技法>的课程笔记. Aggregation models: mix or combine hypotheses for better performance, and it's a rich family. Aggregation can do better with many (possibly weaker) hypotheses. Suppose we have $T$ hypotheses ,denoted by $g_1$, $g_2$, ... ,$

声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. (1)在介绍Bagging和Boosting算法之前,首先要简单了解什么是集成学习? 集成学习(Ensemble Learning)是目前模式识别与机器学习中常用的一种学习算法,是使用一系列的学习器(分类器)通过某种规则(投票法.加权投票等)将各分类器的学习结果进行融合,达到比单学习器识别效果更好地目的. 可以打一个简单的比喻,如果我们将"学习器"看

上次我们讲过<Spark机器学习(上)>,本文是Spark机器学习的下部分,请点击回顾上部分,再更好地理解本文. 1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有:l   构造条件概率:回归分析和统计分类:l   人工神经网络:l   决策树:l   高斯过程回归:l   线性判别分析:l   最近邻居法:l   感知器:l   径向基函数核:l   支持向量机:l   通过再生模型构造概率密度函数:l   最大期望算法:l   graphical model :包括贝叶斯网和 Markov 随机

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二

从上面几篇的决策树開始,就能够開始进入到集成学习(ensemble learning)了,与其说集成学习是一种算法,倒不如说集成学习是一种思想. 集成学习的思想也是非常自然非常符合人类直观理解的. 用通俗的不能更通俗的话来说,要是一个机器学习器解决不了问题,那就多训练几个.再把这些学习器结合起来完毕机器学习任务. 能够类比开会,一群人讨论得到的解决的方法一般比一个人拍板的要好. 用过集成学习之后,一般来说,效果都会比某些单一的算法效果要好.所以,无论是为了排名还是为了其它的东西,kaggle等机

然后看的是机器学习这一块,因为偏理论,可以先看完.其他的实践,再看. http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747761.html “机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P,

新手入门完整教程进阶指南 API中文手册精华文章TF社区 INTRODUCTION 1. 新手入门 1.1. 介绍 1.2. 下载及安装 1.3. 基本用法 2. 完整教程 2.1. 总览 2.2. MNIST 数据下载 2.3. MNIST 入门 2.4. MNIST 进阶 2.5. TENSORFLOW 运作方式入门 2.6. 卷积神经网络 2.7. 字词的向量表示 2.8. 递归神经网络 2.9. 曼德布洛特(MANDELBROT)集合 2.10. 偏微分方程 3. 进阶指南 3.1. 总

上一讲主要利用不同模型计算出来的g.採用aggregation来实现更好的g.假设还没有做出来g.我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的"diversity"的data出来.然后训练出一系列的g.比方PLA来说,尽管模型一样,就是直线对二维平面的切割,模型都为直线,那么我们利用bootstrap来做出不同的数据,然后计算出不同的g,然后融合后就能够得到非常好的效果.或者也能够通过调整PLA的初始值来训练,得到一堆g,最后融合(parameter diversity,rand

数据挖掘和机器学习 数据挖掘和机器学习这两项技术的关系非常密切.机器学习方法构成数据挖掘的核心,绝大多数数据挖掘技术都来自机器学习领域,数据挖掘又向机器学习提出新的要求和任务. 数据挖掘就是在数据中寻找模式的过程.这个寻找过程必须是自动的或半自动的,并且数据总量应该是具有相当大的规模,从中发现的模式必须有意义并能产生一定的效益.通常,数据挖掘需要分析数据库中的数据来解决问题,如客户忠实度分析.市场购物篮分析等. 机器学习分为两种主要类型.第一种称为有监督学习,或称为预测学习,其目标是在给定一系列

本文基于台大机器学习技法系列课程进行的笔记总结. 主要内容如下图所示: 首先介绍一下径向基函数网络的Hypothesis和网络的结构,然后介绍径向基神经网络学习算法,以及利用K-means进行的学习,最后通过一个实例加深对RBF神经网络认识和理解. RBF神经网络的Hypothesis和网络结构 我们从基于Gaussian kernel的support vector machine中在无限维度中进行特征转换来获取一个large margin的边界,这个Gaussian kernel就是一个Rad

集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能.这对“弱学习器”尤为明显,因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的,而基学习器有时也被直接称为弱学习器.虽然从理论上来说使用弱学习器集成足以获得好的性能,但在实践中出于种种考虑,例如希望使用较少的个体学习器,或是重用关于常见学习器的一些经验等,人们往往会使用比较强的学习器.当然,还得看实践的结果,有时也不一定集成相对强的学习器效果就会有多好. bagging的策略 1)bootstrap aggregation 2