摘要:本文由 伯乐在线 - Halal 翻译,toolate 校稿。未经许可,禁止转载!英文出处:machinelearningmastery.com。欢迎加入翻译组。 参考:http://python.jobbole.com/81019/ 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器 朴素贝叶斯算法简单
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摘要:前言 概念 树、决策树、二叉树、随机森林、随机蕨、CART分类回归树; GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree,梯度提升决策树。Xgboost; 简介 One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of R
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摘要:前言 参考 1. 算法笔记 | 一欧元滤波器(1€ Filter, OneEuroFilter); 2. 1€ Filter Demo; 3. 一欧元滤波器(OneEuroFilter)_胖胖腐乳的博客-CSDN博客; 4. Noise Filtering Using 1€ Filter | Jaa
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摘要:前言 1)如果数据集较小(传统机器学习)时,一般采用简单交叉验证的方法,即不设置验证集,而只设置训练集和测试集. 根据西瓜书的观点,训练集和测试集的比例设置一般为 2:1 ~ 4:1 。根据目前所看到的方法,大多数将比例设置为7:3。 2)数据量较大(比如万级)没有验证集,训练集:测试集=7:3;有
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摘要:直观解释( x − μ ) (\bold{x}-\bold{\mu})(x−μ)本质上是向量与平均值的距离。然后,将其除以协方差矩阵(或乘以协方差矩阵的逆数)。 这实际上是多元变量的常规标准化(z =(x – mu)/ sigma)。也就是说,z =(x向量)–(平均向量)/(协方差矩阵)。 如果数
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摘要:前言 示例 >> a=[0.1 0.6; 0.3 0.2; 0.1 0.5]; >> [rowsol,cost,v,u,costMat] = lapjv(a); >> rowsol rowsol = 3 2 rowsol表示行分配索引,具体地讲, a表示输入的代价矩阵,如果行数小于列数,则rowso
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摘要:参考 1. 机器学习中的数学——距离定义(二十二):海林格距离(Hellinger Distance); 完
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摘要:前言 匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法,匈牙利算法(Hungarian Algorithm)与KM算法(Kuhn-Munkres Algorithm)是做多目标跟踪的小伙伴很容易在论文中见到的两种算法。他们都是用来解决多目标跟踪中的数据关联问题。匈牙利算法与KM算法都是为
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摘要:概念 随机数 伪随机数 随机种子 若采用random.random(),每次都按照一定的序列(默认的某一个参数)生成不同的随机数。 若采用随机数种子random.seed(100),它将在所设置的种子100范围内调用random()模块生成随机数,如果再次启动random.seed(100),它则按
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摘要:前言 1. dice系数 2. diceloss原理 3. diceloss优缺点 4. diceloss实现; 4.1 二类别 【0,1】 【0, 255】 4.2 多类别 5. Hausdorff distance的定义 Hausdorff距离以Felix Hausdorff(1868-1942
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