手动编写机器学习算法的若干理由 资讯

随着开源思想的逐渐兴起,很多机器学习领域的算法都已经实现为开源的库、包或代码。如何在这些已有资源的基础上进行高效开发,是最近几年热议的话题。那么,是不是公司或个人就不需要再对这些算法进行手动实现了呢?近日,Quora网站发起了对于 以下问题的讨论 :为什么有这么多API还要手动编写机器学习算法呢?

jopen 2015-12-30   17580   0

机器学习优化算法—L-BFGS 经验

另外需要注意的是,牛顿法在每次迭代时不能总是保证海森矩阵是正定的,一旦海森矩阵不是正定的,优化方向就会“跑偏”,从而使得牛顿法失效,也说明了牛顿法的鲁棒性较差。拟牛顿法用海森矩阵的逆矩阵来替代海森矩阵,虽然每次迭代不能保证是最优的优化方向,但是近似矩阵始终是正定的,因此算法总是朝着最优值的方向在搜索。

jopen 2016-01-18   13483   0

关于机器学习-EM算法新解 经验

我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为它很简单,又很复杂。简单在于它的思想,简 单在于其仅包含了两个步骤就能完成强大的功能,复杂在于它的数学推理涉及到比较繁杂的概率公式等。如果只讲简单的,就丢失了EM算法的精髓,如果只讲数学 推理,又过于枯燥和生涩,但另一方面,想把两者结合起来也不是件容易的事。所以,我也没法期待我能把它讲得怎样。希望各位不吝指导。

jopen 2015-07-03   11365   0

机器学习实战ByMatlab(1):KNN算法 经验

KNN 算法其实简单的说就是“物以类聚”,也就是将新的没有被分类的点分类为周围的点中大多数属于的类。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,思想很简单:如果一个样本的特征空间中最为临近(欧式距离进行判断)的K个点大都属于某一个类,那么该样本就属于这个类。这就是物以类聚的思想。

fff8 2015-05-26   33829   0

机器学习算法基础概念 经验

FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁模式的有效方法。FP-growth算法利用Apriori原则,执行更快。Apriori算法产生候选项集,然后扫描数据集来检查他们是否频繁。由于只对数据集扫描两次,因此FP-growth算法执行更快。在FP-growth算法中,数据集存储在一个称为FP树的结构中。

BasilBBX 2016-09-06   9516   0

如何选择机器学习算法 经验

如何针对某个分类问题决定使用何种机器学习算法? 当然,如果你真心在乎准确率,最好的途径就是测试一大堆各式各样的算法(同时确保在每个算法上也测试不同的参数),最后选择在交叉验证中表现最好的。倘若你只是想针对你的问题寻找一个“足够好”的算法,或者一个起步点,这里给出了一些我觉得这些年用着还不错的常规指南。

jopen 2015-05-04   13461   0

人工智能机器学习领域开源项目 经验

GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台,让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品,该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等,它们从别的应用程序或者服务中抓取数据,通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。

jopen 2016-01-19   40048   0

机器学习开源库大总结 经验

 研究数据挖掘和机器学习有一段时间了,对数据挖掘来说,商用软件有SAS、 Clementine、Oracle数据挖掘组件等等;由于个人学习和版权、算法定制等问题,开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需,现在就跟大家介绍下比较流行和常用的机器学习开源库。

jopen 2013-03-28   192899   0
P

常见算法 文档

常见程式演算”主要收集一些常见的程式练习题目,您可以藉这些题目培养一些程式设计逻辑的感觉,对题目的分类只是个大概,方便索引而已,实作的部份是使用 C 及 Java。 河内塔 费式数列 巴斯卡三角形 三色棋 老鼠走迷官(一) 老鼠走迷官(二) 骑士走棋盘 八个皇后 八枚银币 生命游戏 字串核对 双色、三色河内塔 背包问题(Knapsack Problem)

PaiX志煌 2013-05-23   3901   0

7个最常见机器学习任务及相关方法 经验

7个最常见的机器学习任务及相关方法

jopen 2015-02-02   19600   0

机器学习实践中的 7 种常见错误 经验

统计建模非常像工程学。 在工程学中,有多种构建键-值存储系统的方式,每个设计都会构造一组不同的关于使用模式的假设集合。在统计建模中,有很多分类器构建算法,每个算法构造一组不同的关于数据的假设集合。

jopen 2014-06-11   17013   0

机器学习深入理解K-means、与KNN算法区别及其代码实现 经验

K-means方法是一种 非监督学习 的算法,它解决的是 聚类问题。

LashundaTpo 2017-02-14   17365   0

就是要你明白机器学习系列--决策树算法悲观剪枝算法(PEP) 经验

在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的 完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树。

jopen 2015-07-12   88446   0

常见的查找算法 问答

一、顺序查找 说明:顺序查找适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表 /** * 在s[0]-s[n-1]中顺序查找关键字为Key的记录 ,查找成功时返回该记录的下标序号;失败时返回-1 */ int SequelSearch(elemtype s[], keytype Key, int n){ int i; i = 0; while (i &

kiikk 2014-09-12   15921   0
算法   Java   C/C++  

[原]【机器学习基础】决策树算法 经验

在之前的两节博文 《混合和装袋》 和 《自适应提升》 中,我们已经有现成的一堆假设g在手中,我们还如何将这些g混合起来,得到更好的分类器。

er74 2015-07-26   18940   0

轻松看懂机器学习十大常用算法 经验

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。

vlzc3344 2016-11-30   9660   0

机器学习入门:K-近邻算法 经验

先来一个简单的例子,我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢?动作片中存在很多的打斗镜头,爱情片中可能更多的是亲吻镜头,所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说, k-近邻算法 采用了测量不同特征值之间的距离方法进行分类。

kfxs4207 2017-01-16   10631   0

Quora机器学习Sessions:对话算法大师Pedro Domingos 资讯

Writing Sessions是知识共享网站Quora推出的一个与专家交流互动的新板块,在这里你可以看到各个行业领域的专家、学者、名人等对引人注目的问题的独特见解。最近推出的系列围绕如今最热门的技术之一——机器学习所展开,之前机器之心推出了Andrew Ng系列,而本次机器之心精选华盛顿大学教授、热门畅销书《主算法》(The Master Algorithm)作者Pedro Domingos在Quora上的回答,让我们一起听听这位算法大师对人工智能、机器学习等有何见解吧!机器之心后续还会陆续推出其他专家系列,敬请期待!

jopen 2016-02-11   42222   0

机器学习--k-近邻(kNN)算法 经验

存在一个样本数据集合(也称训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 我们一般只选择样本集中前k(k通常是不大于20的整数)个最相似的数据,最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。

jopen 2015-04-19   15687   0
算法  

机器学习实战ByMatlab(3):K-means算法 经验

K-means算法属于无监督学习聚类算法,其计算步骤还是挺简单的,思想也挺容易理解,而且还可以在思想中体会到EM算法的思想。

fff8 2015-05-26   50946   0
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