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本系列为李航《统计学习方法》学习笔记整理,以下为目录: (一)统计学习方法概论 (二)感知机 (三)k近邻 (四)朴素贝叶斯 (五)决策树 (六)逻辑斯蒂回归与最大熵模型 (七)支持向量机 (八)提升方法 (九)EM算法及其推广 (十)隐马尔科夫模型 (十一)条件随机场 第一章 统计学习方法概论 统 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章总结十大算法,并附带经典算法 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为集成学习,简单介绍下Boo 阅读全文
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导言 随着深度学习和计算机视觉的快读发展,相关技术已经在诸多领域广泛应用。目标检测(Object Detection)作为图像理解中的重要一环,其任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。 1 什么是目标检测 目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为逻辑斯蒂回归,内容包括模型 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为朴素贝叶斯,内容包括模型介 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 一、简介 1 概述 支持向量机( 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为线性回归,内容包括模型介绍 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为决策树算法,内容包括基本模 阅读全文
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前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录 k近邻(KNN) 决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归 朴素贝叶斯 支持向量机(SVM) 组合算法(Ensemble Method) K-Means 机器学习算法总结 本章为k近邻算法,内容包括模型介 阅读全文