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1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 阅读全文
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1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 阅读全文
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1.决策树算法地位 决策树属于分类问题，是有监督学习的一部分，并且属于有监督学习里的分类问题； 2.决策树的结构 顾名思义：就是一个树结构（可以是二叉树也可以非二叉树）： 树的非叶子节点表示一个特征属性上的测试； 树的每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出； 每个叶子节点存放的是一个类别。 3. 阅读全文
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1.KNN算法的定位 KNN算法属于分类算法，所以它是有监督学习里面的一部分，且属于有监督学习里的分类问题 KNN的计算量很大 KNN理论上比较成熟且算法简单易懂，易实现 2.KNN算法的核心 简单地说 “近朱者赤，近墨者黑” 进行分类的时候，即将被分类的这个样本的附近（特征空间中最邻近）离它最近的 阅读全文
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1.SVM的核心要素 支持向量机是一种二分类模型，他基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。 通俗的说很类似于上次讲的那个回归的分类，其实从平面上看也是找一条直线来分割，分割的两边就是分类的结果，只不过这次的分类是找到一条线使得它能够对两旁的点距离最远。 也就是说，离直线最近的点要尽可能远 阅读全文
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1.逻辑回归的定位 机器学习分有监督和无监督以及半监督学习三种， 其中有监督学习主要分为分类问题和回归问题； 无监督主要是聚类的算法 其中逻辑回归是属于分类问题 跟上次讲的线性回归有不同，从字面上确实容易混淆 2.逻辑回归的概念 逻辑回归是在线性回归的基础上加上一个非线性的因素（sigmoid函数） 阅读全文
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1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 阅读全文
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1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播，往前传播应该有的权值w，不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么？ 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值，这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差，对这个误差进行拟合，需要用一些函 阅读全文
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1.何为深度学习 在当今时代，机器学习不断深入，很多领域被研究，深度学习是目前最为热门之一的领域， 它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。 2.深度学习的目标 让机器能 阅读全文
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1.机器学习中训练出的模型利用的数据 我们知道训练出一个模型的过程都是通过学习数据不断完善的过程的，那这些数据是什么呢？ 数据集！（就是数据的集合） 数据集又分为三种（其实是两种，有一种是在其中一种里面继续分的） 通常分为训练集和测试集两部分。 训练集 通常用来训练模型，模型主要通过学习这些数据来完 阅读全文
