美赛已经报名,我该如何准备呢?
常用的分类算法包括:NBC(NaiveBayesianClassifier,朴素贝叶斯分类)算法、LR(LogisticRegress,逻辑回归)算法、ID3(IterativeDichotomiser3迭代二叉树3代)决策树算法、C4.5决策树算法、C5.0决策树算法、SVM(SupportVectorMachine,支持向量机)算法、KNN(K-NearestNeighbor,K最近邻近)算法、ANN(ArtificialN...
据调查95%以上的AI从业者不具备修改模型或者提出新模型的技术能力
-贝叶斯朴素贝叶斯求解-LDA与吉布斯采样-各类采样技术介绍-ImportanceSampling-RejectionSampling-案例分析:不同采样技术实现与比较第四周:变分法技术学习目标:掌握近似算法中另外一个最核心的技术-变分法。掌握如何设计变分参数、如何优化变分的目标函数以及最后的模型的预测。这里涉及到KL散度、EL...
AI产品经理的入门必修课(2)——实战篇
原因:维度较少拟合的函数不足以表达数据规律。解决方法:补充维度增加模型的复杂程度。图上是线性回归模型表现出的三种状态,中间图为模型训练好后该具备的样子;紫色线为模型训练好后拟合出的函数,绿色线为真实数据该拟合出的函数,点代表样本数据。3.参数调整针对调参的环节,一般会通过交叉验证来确定最优参数。...
机器学习算法中的概率方法
概率方法会对数据的分布进行假设,对概率密度函数进行估计,并使用这个概率密度函数进行决策。本文介绍四种最常用的概率方法:线性回归(用于回归任务)、对数几率回归(用于二分类任务)、Softmax回归(用于多分类任务)和朴素贝叶斯分类器(用于多分类任务)。*前三种方法属于判别式模型,而朴素贝叶斯分类器属于生成式...
不得不看的机器学习面试60题!含泪码完
在离散情况下先验概率可以利用样本数量估计或者离散情况下根据假设的概率密度函数进行最大似然估计。朴素贝叶斯可以用于同时包含连续变量和离散变量的情况。如果直接基于出现的次数进行估计,会出现一项为0而乘积为0的情况,所以一般会用一些平滑的方法,例如拉普拉斯修正,...
新手必看的十种机器学习算法
机器学习算法可以描述为学习一个目标函数f,它能够最好地映射出输入变量X到输出变量Y(www.e993.com)2024年9月20日。有一类普遍的学习任务。我们要根据输入变量X来预测出Y。我们不知道目标函数f是什么样的。如果早就知道,我们就可以直接使用它,而不需要再通过机器学习算法从数据中进行学习了。
盘点大数据分析AI工具的常用算法
分类属于预测任务,就是通过已有数据集(训练集)的学习,得到一个目标函数f(模型),把每个属性集x映射到目标属性y(类),且y必须是离散的。逻辑回归分类、朴素贝叶斯、Xgboost分类、贝叶斯网络分类、BP神经网络分类、随机森林分类、支持向量机分类、CART、ID3分类、C45+决策树分类、梯度提升决策树分类、L1/2稀疏迭代分类...
策略产品经理:通俗易懂了解机器学习原理(下篇)
求解是全局最优而不是局部最优;同时适用于线性问题和非线性问题(核函数)两种;高纬度样本空间同样也能用SVM支持向量机;缺点:SVM不太适合超大的数据集类型。2.朴素贝叶斯算法-NaiveBayes朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和条件独立性假设的分类方法,属于生成模型(工业界多用于垃圾邮件分类、信用评估以及钓鱼网站监测...
MATLAB改进模糊C均值聚类FCM在电子商务信用评价应用:分析淘宝网...
模糊C均值聚类算法是最早和最常用的模糊聚类算法之一。该算法通过最小化目标函数来确定数据集中每个样本的隶属度和聚类中心,从而实现聚类分析。然而,传统的模糊C均值聚类算法存在收敛速度慢、对初始聚类中心敏感等问题。改进的模糊聚类算法为了克服传统模糊C均值聚类算法的不足,研究者们提出了许多改进的模糊聚类算法。例...
图解72个机器学习基础知识点
多标签分类(Multilabelclassification)问题:给每个样本一系列的目标标签。了解更多机器学习分类算法:KNN算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树模型、随机森林分类模型、GBDT模型、XGBoost模型、支持向量机模型等。(公众号不能跳转,本文链接见文末)3)回归问题...