Epir的博客

摘要： 机器学习笔记(5)-线性分类 概述 在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。 说人话就是在一个数据样本点上，能否找到一个线性组合来把样本点根据类别进行划分。 阅读全文

摘要： 机器学习笔记(4)-正则化 机器学习中的正则化通常是用来解决过拟合问题的。这一节我们来推导并解释一下正则化为什么可以解决这个问题。首先我们现来看一下上一节关于最小二乘法的解析式： \[ W^T=(X^TX)^{-1}X^TY \] 我们知道一个矩阵乘以它的转置是一个半正定矩阵，当$|X^TX|=0$ 阅读全文

摘要： 机器学习笔记(3)-最小二乘法 最小二乘法（又称最小平方法），它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 一个非常直观的例子，假设图中有一些点，我们通过一条直线去拟合，那么所有点（观测数据）到直线的距 阅读全文

摘要： 机器学习笔记(2)-极大似然估计 这一节我们要尝试通过极大似然函数来估计出当一个数据集符合正太分布时的参数。 极大似然估计 极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利 阅读全文

摘要： 机器学习笔记(1)-频率派和贝叶斯派 频率派和贝叶斯派 ​ 频率派认为当我们有一堆数据时，这些数据一定是符合一个规律的，只是这个规律我们并不知道，这里的规律可以理解为构造这些数据所需要的参数，这些参数是唯一确定的，我们的目标是如何从已经给到的数据中去估计出这些参数，而我们估计的参数可以使得这些数据发 阅读全文

摘要： 列表 元组 字典 集合 列表 mylist = ["a", "b", "c", "d", "e", "f", "g"] # 元素获取 print(mylist[0]) # 元素更新 mylist[0] = "not a" # 元素删除 del mylist[0] # 列表遍历 for e in my 阅读全文

摘要： if语句 for语句 while语句 字符串运算符 字符串逆序 字符串大小写 字符串查找 字符串编码 字符串判断 字符串join/split/count if语句 """ if 表达式： 表达式成立 else: 不成立 """ a = 10 b = 20 if a > b: print(a) els 阅读全文

摘要： print使用 转义字符 %s,%d,%f格式化输出 fortmat格式化输出 input输入 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 三目运算符 print使用 def print(self, *args, sep=' ', end='\n', file=None): sep：分隔符 end：末尾符号 阅读全文

摘要： 图片编码实践 对图片编码的作用有很多： 极大降低图片的存储空间，相当于对图片压缩； 方便计算图片与图片之间的计算，这方面应用就很多了，比如相关图片搜索等 非机器学习方法 非机器学习的方法有“感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（f 阅读全文

摘要： 隐马尔科夫模型HMM 序言 文本序列标注是自然语言处理中非常重要的一环，我先接触到的是CRF（条件随机场模型）用于解决相关问题，因此希望能够对CRF有一个全面的理解，但是由于在学习过程中发现一个算法像jar包依赖一样依赖于各种算法，就像提到CRF模型，那么肯定不得不提一下HMM等模型，如果不能很好的 阅读全文