随笔分类 - 4_机器学习书籍及杂（西瓜书、机器学习实战、统计学习方法、百面机器学习等）
摘要：《机器学习实战》笔记 3.1、决策树 构建 一、总结 一句话总结： 3.1.1、信息增益 3.1.2、划分数据集 3.1.3、递归构建决策树 1、决策树的主要优势？ 第2章介绍的【k-近邻算法】可以很好地完成分类任务，但是它最大的【缺点】就是【无法给出数据的内在含义】，决策树的主要优势就在于【数据形
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摘要：常用距离度量方法总结 一、总结 一句话总结： 1、欧氏距离2、马氏距离3、曼哈顿距离4、闵可夫斯基距离5、汉明距离6、杰卡德相关系数7、余弦相似度8、切比雪夫距离9、皮尔逊相关系数 1、曼哈顿距离（Manhattan）？ 表示两个点在标准坐标系上的【绝对轴距之和】，两点在南北方向上的距离加上在东西方
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摘要：机器学习实战课程 1、课程介绍 一、总结 一句话总结： 二、机器学习实战课程 1、课程介绍 博客对应课程的视频位置： 1、课程内容 课程内容主要参照《机器学习实战》这本书，如下是这本书的封面 对应的具体内容会按照这本书的目录结构讲，但是我会做一定的适当的修改，也会增加一些这本书里面讲的不详细的内容，
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摘要：《机器学习实战》课程笔记 1.1、knn 一、总结 一句话总结： 【多看视频】：可以多看视频，这样可以【比较懒】的解决问题，激励和自制都需要的特别低 1、模型的上限 决定因素？ 数据和特征决定了模型的上限，而算法只是逼近这个上限 2、常用的向量距离度量准则？ 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏
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摘要：《机器学习实战》笔记 2、K-近邻算法 一、总结 一句话总结： K-近邻算法内容非常简单，书上也就是一些基本理论知识然后就是实例代码 1、K-近邻算法优缺点？ 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 2、k近邻算法（kNN）
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摘要：《机器学习实战》是哪本书 一、总结 一句话总结： 区别另一本《机器学习实战》：机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow 二、《机器学习实战》是哪本书 转自或参考：https://www.zhihu.com/topic/20121045/top-answers 机器
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摘要：《机器学习实战》笔记 1、机器学习基础 一、总结 一句话总结： 【your own agreement】：Failure to 【comply with】 【your own agreement】 will 【destroy your self-confidence】 and make yourse
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摘要：Python人工智能参考 朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类最最最简单实战 一、总结 一句话总结： a、用最简单的实例来演示 算法是最方便的能洞悉算法实质的方式 b、朴素贝叶斯注意有多个词表，而不是一个混合的词表 1、朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类的计算的时候的注意点是什么？ 【P(关键词1,关键词2)）可以不
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摘要：min-max归一化矩阵代码 一、总结 一句话总结： 这里是min-max归一化，就【按公式x* =(x-min)/(max-min)来做矩阵运算】就可以了 min-max标准化：x* =(x-min)/(max-min)：【新数据加入，需重新计算max和min】 这里矩阵运算你的话主要就是【平铺t
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摘要：数据归一化和两种常用的归一化方法 一、总结 一句话总结： min-max标准化：x* =(x-min)/(max-min)：新数据加入，需重新计算max和min Z-score标准化：x* =(x-μ)/σ：μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差 1、为什么要对数据进行归一化处理？ 不同评
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摘要：MCMC采样法 一些前置知识 一、总结 一句话总结： 作为一种随机采样方法，【马尔科夫链蒙特卡罗】（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，【是很多复杂算法求解的基础】。下面我们就对MCMC的原理做一个总结。 从名
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摘要：条件随机场 简介 一、总结 一句话总结： 【条件随机场（conditional random field，简称CRF）】，是一种鉴别式机率模型，是随机场的一种，【常用于标注或分析序列资料，如自然语言文字或是生物序列】。 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了【最大熵模型】
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摘要：维特比算法通俗案例 一、总结 一句话总结： 月儿通过询问村民的感觉，判断她的病情，再假设村民只会回答正常、头晕或冷。村民三天的感觉分别为：【正常，冷，头晕】。 那么问题来了，月儿如何根据阿驴的描述的情况，【推断出这三天】中阿驴的一个【身体状态】呢? 因此，从HMM隐马尔科夫模型的角度来说，【健康或者
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摘要：维特比算法超通俗实例 一、总结 一句话总结： 经过B1的所有路径只有3条：S-A1-B1、S-A2-B1、S-A3-B1以上这三条路径，各节点距离加起来对比一下，我们就可以知道其中哪一条是最短的。假设S-A3-B1是最短的，那么我们就知道了经过B1的所有路径当中S-A3-B1是最短的，其它两条路径路
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摘要：维特比算法 算天晴下雨的例子 一、总结 一句话总结： 1、【定义V[时间][今天天气] = 概率】，注意今天天气指的是，前几天的天气都确定下来了（概率最大）今天天气是X的概率，这里的概率就是一个累乘的概率了。 2、因为第一天我的朋友去散步了，所以【第一天下雨的概率V[第一天][下雨] = 初始概率[
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摘要：最大熵模型 小结 一、总结 一句话总结： 我们在投资时常常讲【不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里】，这样可以降低风险。在信息处理中，这个原理同样适用。在数学上，这个原理称为【最大熵原理(the maximum entropy principle)】。 让我们看一个拼音转汉字的简单的例子。假如输入的拼音是
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摘要：隐马尔可夫模型（HMM）总结 一、总结 一句话总结： 【社会规律】：【规律就是【不可抗拒】，谁也别想【免俗】】，比如社会的本质规则，比如人的一些本质规律，比如社交本质规律，【不可以违背，但是可以超脱，不可违反，但是可以急速，读书做人做事请注意方法】 1、什么是熵(Entropy)？ 【系统的无序程度
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摘要：百面机器学习笔记 0、读大纲 一、总结 一句话总结： 第1章、【特征工程】；第2章、【模型评估】；第3章、【经典算法】 第4章、【降维】；第5章、【非监督学习】；第6章、【概率图模型】 第7章、【优化算法】；第8章、【采样】 第9章、【前向神经网络】；第10章、【循环神经网络】；第11章、【强化学习
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摘要：统计学习方法笔记 1203、统计学习方法总结（3.学习策略、4.学习算法） 一、总结 一句话总结： 反复验证：英语还是读出来的，也就是用和读 1、支持向量机、逻辑斯谛回归与最大熵模型、提升方法 这3种损失函数都是【0-1损失函数】的上界，具有相似的形状？ 支持向量机：【合页损失函数】：$$[ 1 -
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摘要：统计学习方法笔记 1202、统计学习方法总结（1.适用问题、2.模型） 一、总结 一句话总结： 【你不懂】：《我在天堂等你》第14集，【社会规则，你不懂，你就算看了再多实例（哪怕是自己经历过的），你还是不懂】。白雪梅和欧战军的年龄差、吸引、事业等。你不懂《大校的女儿》中张雁南说的话，以及韩琳说的话。
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