摘要：
逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种，接下来我们来解释为什么是这样的？ 1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的，在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示，比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 其中η是natural parameter，T(y)是 阅读全文
摘要：
在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化 阅读全文
摘要：
概率图模型是一类用图来表达变量相关关系的概率模型。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的变表是变量间的概率相关关系。根据边的性质不同，可以将概率图模型分为两类：一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型或贝叶斯网；另一类是使用无向图表示变量间的相关关系 阅读全文
摘要：
极大似然估计是利用已知的样本结果，去反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值，也就是在给定的观测变量下去估计参数值。然而现实中可能存在这样的问题，除了观测变量之外，还存在着未知的隐变量，因为变量未知，因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值。EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型的极大 阅读全文
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损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为： θ*是我们通过损失函 阅读全文
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本文介绍无监督学习算法，无监督学习是在样本的标签未知的情况下，根据样本的内在规律对样本进行分类，常见的无监督学习就是聚类算法。 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏，通过优化损失函数来改善模型。而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢？聚类算法模型的性能度量大致有两类： 1）将模型结果与某 阅读全文
摘要：
Boosting方法实际上是采用加法模型与前向分布算法。在上一篇提到的Adaboost算法也可以用加法模型和前向分布算法来表示。以决策树为基学习器的提升方法称为提升树（Boosting Tree）。对分类问题决策树是CART分类树，对回归问题决策树是CART回归树。 1、前向分布算法 引入加法模型 阅读全文
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1、集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类 阅读全文
摘要：
决策树是既可以作为分类算法，又可以作为回归算法，而且在经常被用作为集成算法中的基学习器。决策树是一种很古老的算法，也是很好理解的一种算法，构建决策树的过程本质上是一个递归的过程，采用if-then的规则进行递归（可以理解为嵌套的 if - else 的条件判断过程），关于递归的终止条件有三种情形： 阅读全文
摘要：
自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machine 阅读全文