05 2017 档案
摘要:总结 1, 监督学习 - 线性回归,逻辑回归,神经网络,支持向量机 2,无监督学习 - K均值法,主成分分析,异常检测 3,特殊应用 - 推荐系统,大型机器学习 4,机器学习系统设计方法 - 偏差/方差,正则化; - 决策下一步: 机器学习算法性能评估, 学习曲线,错误分析, 上限分析
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摘要:一,照片光学字符识别(Photo Optical Character Recognition) 照片光学字符识别是指让计算机读出图片中的文字信息 二,照片光学字符识别流水线(Photo OCR Pipeline) 1, 文字区域识别(Text Detection) 2,字符切割(Character
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摘要:一,随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent) 当训练集很大且使用普通梯度下降法(Batch Gradient Descent)时,因为每一次\(\theta\)的更新,计算微分项时把训练集的所有数据都迭代一遍,所以速度会很慢 批量梯度下降法是一次性向计算m组数据的微分
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摘要:一,推荐系统定义 推荐系统是根据用户的信息需求、兴趣等,将用户感兴趣的信息、产品等推荐给用户 推荐系统算法是目前所学的唯一可以自动选择特征,代替了手动选择特征的烦恼 二,推荐系统问题-电影评分系统 根据用户对各电影的评分,来计算用户未评分电影的评分,给用户推荐评分高的电影 三,基于内容的推荐系统 假
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摘要:一,异常检测定义 异常检测就是训练一批正常的训练数据集,训练之后判定另一个数据\(X_{test}\)集中哪些数据是正常的 以下是异常检测的两个例子,分别是信用卡诈骗和数据中心电脑监测 1,提炼数据的特征\(X^{(i)}\) 2,从数据中训练出概率公式\(p(x)\) 3,用测试数据\(X_{te
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