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ng机器学习视频笔记（十六） ——从图像处理谈机器学习项目流程 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十五） ——大数据机器学习(随机梯度下降与map reduce) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 1、存在问题 当样本集非常大的时候，例如m=1亿，此时如果使用原来的梯度下降算法（也成为批量梯度下降算法（batch gradient descent），下同）， 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十三） ——推荐系统基础理论 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 推荐系统（recommender system），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。 最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片， 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十三） ——异常检测与高斯密度估计 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 异常检测（anomaly detection），主要用于检查对于某些场景下，是否存在异常内容、异常操作、异常状态等。异常检测，用到了一个密度估计算法（density estimation）—— 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十二） ——PCA实现样本特征降维 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 所谓降维（dimensionality reduction），即降低样本的特征的数量，例如样本有10个特征值，要降维成5个特征值，即通过一些方法，把样本的10个特征值映射换算成5个特征值。 因 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十一） ——K-均值算法理论 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervised learning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。 由于K均 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（十） ——SVM进一步认识 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中， 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（九） ——SVM理论基础 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、概述 支持向量机（support vector machine，SVM），是一种分类算法，也是属于监督学习的一种。其原理和logistics回归很像，也是通过拟合出一个边界函数，来区分各个分类的结果。 二、代 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（八） ——机器学习系统调试(cv、查准率与召回率等) （转载请附上本文链接——linhxx） 一、样本集使用方案 1、测试集 为了验证系统设计的是否准确，通常需要预留10%-20%的样本集，作为测试集，校验模型的准确率。测试集也有其对应的代价函数，其代价函数与对应的训练集的代价 阅读全文
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ng机器学习视频笔记（七） ——神经网络的代价函数、反向传播、梯度检验、随机初始化 （转载请附上本文链接——linhxx） 一、代价函数 同其他算法一样，为了获得最优化的神经网络，也要定义代价函数。 神经网络的输出的结果有两类，一类是只有0和1，称为二分分类（Binary classificatio 阅读全文