0. 基于贝叶斯公式的生成式分类器 生成式分类器(generative classifier)即是已知类别得样本: p(y=c|x,θ)∝p(x|y=c,θ)p(y=c|θ) p(x|y=c,θ) 称为类条件概率(class-conditional probability/density),定义了 每个类别(y=c)中我们所期待得到的数据是什么样的.上述公式的等式形式如下: p(y=c|x,θ)=p(x|y=c,θ)p(y=c|θ)∑c′p(y=c′|θ)p(x|y=c′,θ) 这里仅以离散型随

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时

原帖地址:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-04-03-5 K 近邻算法,简称 K-NN.在如今深度学习盛行的时代,这个经典的机器学习算法经常被轻视.本篇教程将带你使用 Scikit-Learn 构建 K 近邻算法,并应用于 MNIST 数据集.然后,作者将带你构建自己的 K-NN 算法,开发出比 Scikit-Learn K-NN 更准更快的算法. 1. K 近邻分类模型 K 近邻算法是一种容易实现的监督机器学习算法,并且其分类性能的鲁棒性还不错

============================================================================================ <机器学习实战>系列博客是博主阅读<机器学习实战>这本书的笔记,包括对当中算法的理解和算法的Python代码实现 另外博主这里有机器学习实战这本书的全部算法源码和算法所用到的源文件,有须要的留言 ====================================================

如何构建与选择异常检测算法中的features 如果我的feature像图1所示的那样的正态分布图的话,我们可以很高兴地将它送入异常检测系统中去构建算法. 如果我的feature像图2那样不是正态分布的话,虽然我们也可以很好的运行算法,但是我们通常会使用一些转换方法,使数据看下来更像高斯分布,这样算法会工作得更好. 给出上图中下面的这个数据集,可以对其进行一个求对数的转换,这样可以得到一个更像高斯分布的图,这样我们就可以评估出u和σ2了. 在octave里面使用hist来画柱状图,默认是10个柱

高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis ,GDA) 当我们分类问题的输入特征$x $为连续值随机变量时,可以用高斯判别分析模型(Gaussian Discriminant Analysis ,GDA).高斯判别分析模型通过多元正态分布来建模前面提到的概率 \(p(x | y)\).具体的,这个模型为, \[ \begin{equation} \begin{aligned} y & \sim \operatorname{Bernoulli}(\phi) \\

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity

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准备 数据集:AIML数据集 下载数据集并用Notepad++打开,复制到txt文件中方便打开 代码实现 数据很少,训练轮次不多,结果不好,仅当示例 import numpy as np import pandas as pd with open('bot.txt','r') as content_file: botdata = content_file.read() Questions = [] Answers = [] for line in botdata.split('</pattern

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频中,我将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器 学习系统时,你将遇到的主要问题.同时我们会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程的的数学性可能不是那么强,但是我认为我们将要讲到的 这些东西是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件

11.1  首先要做什么 11.2  误差分析 11.3  类偏斜的误差度量 11.4  查全率和查准率之间的权衡 11.5  机器学习的数据 11.1  首先要做什么 在接下来的视频将谈到机器学习系统的设计.这些视频将谈及在设计复杂的机器学习系统时,将遇到的主要问题.同时会试着给出一些关于如何巧妙构建一个复杂的机器学习系统的建议.下面的课程讲的东西数学性不强,但是非常有用的,可能在构建大型的机器学习系统时,节省大量的时间. 本周以一个垃圾邮件分类器算法为例进行讨论. 为了解决这样一个问题,首先

Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之 机器学习系统的设计 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7392408.html 前言 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计,Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效.耗时少地实现一个机器学习系统,内容包括误差分析,误差度量,查准率和查全率等等 I 首先要做什么 以一个垃圾邮件分类器算法为例,为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并

十.应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 10.1 决定下一步做什么 10.2 评估一个假设 10.3 模型选择和交叉验证集 10.4 诊断偏差和方差 10.5 正则化和偏差/方差 10.6 学习曲线 10.7 决定下一步做什么 十一.机器学习系统的设计(Machine Learning System Design) 11.1 首先要做什么 11.2 误差分析 11.3 类偏斜的误差度量 11.4 查准率和查全率之间的权衡 11.5 机器

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在"强可学习"和"弱科学习"的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行"组合提升或者说是强化"得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升

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算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法.这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖.这里也贴出Valiant的头像,表示下俺等菜鸟的膜拜之情.哈哈哈 PAC 定义了学习算法的强弱   弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)   强学习算法---

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

当做重要决定时,大家可能都会吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题时又何尝不是如此?这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 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.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.在S个数据集建好之后,将某个学习算法分别作用于每个数据集就得到了S个分类器.当我们要对新数据进行分类时,就

大约一年,我没有照顾的博客,再次拿起笔不知从何写上,想来想去手从最近使用Weka要正确书写. Weka为一个Java基础上的机器学习工具.上手简单,并提供图形化界面.提供如分类.聚类.频繁项挖掘等工具.本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现. 一.算法 J48是基于C4.5实现的决策树算法.对于C4.5算法相关资料太多了.笔者在这里转载一部分(来源:http://blog.csdn.net/zjd950131/article/details/8027081) C4.5是一系列用在机

三 Adaboost 算法 AdaBoost 是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器.(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的,它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练,然后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器. 完整的adaboost算法如下 简单来说,Adaboost