05 2022 档案
摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 图片文字识别 OCR 图片文字识别问题描述 图像文字识别应用所作的事是,从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。 图片文字识别流程图 为了完成这样的工作,需要采取如下步骤: 文字侦测(Text detectio
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 推荐系统 基于内容的推荐算法 上图是一个 四位用户 对 五部电影的打分情况 加上 各电影的特征值 对于每个电影的特征值 我们还要加上特征的截距项 如 \(x^{(1)}=\begin{bmat
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 异常检测问题 问题动机 有时我们需要对数据的异常检测,如生产线上某个产品是否合格,网站内某个用户是否异常…… 步骤: 1、根据数据的特征值,我们进行建模,得到 2、设定一个阈值,如果 \(
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 主成分分析法 PCA 数据压缩 对于一个多维度的特征量,我们可以进行压缩,来使得数据量减少 如: 数据可视化 对于下列数据,我们先将 变为了 随后作图 便能很清楚直观的了解到数据的一些信息 PCA PC
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 聚类算法Clustering(无监督学习) K均值算法 K-Means 步骤: 1、随机生成两点 这两点叫做聚类中心,选择两点是因为这里想把数据分成两类 2、迭代 在内循环中的第一步是 簇分配 这里将每个绿点根据距离谁最近分成红蓝两部分
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 核函数 Kernels 对于非线性数据,如: 我们可以增加高阶多项式,但是计算量将会十分大 因此需要引入非线性模型,而核函数便是其中一种。 我们取三个点 , 对于给定的x,我们定义新的
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 支持向量机 优化目标 我们将逻辑回归中的曲线,变为紫色的线,由一条斜的直线和一条水平直线组成,并将其对应的函数变为 和 在逻辑回归中,这个是我们要优化的代价函数,我们按上面所述的更改函数,
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 误差分析 评估一个学习算法 步骤: 1、首先我们先将数据集分为两部分 训练集 和 测试集 ,一般按 7 : 3 的比例 2、用训练集去学习 并且 最小化 3、计算测试集的
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 用神经网络表示逻辑回归问题 我们的输入作为树突进行电输入,并被传输到轴突作为输出。 这里的输出就是各个特征,输出便是我们的假设函数,另外在这个模型中,我们称输入为偏置单元(类似于线性方程 \(y
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摘要:此系列笔记来源于 Coursera上吴恩达老师的机器学习课程 逻辑回归问题 逻辑回归问题由于历史原因,是属于分类问题的一种 下面都以二元分类问题为例 假设函数 在线性回归问题中,我们设定假设函数为 但在逻辑回归问 题中,如果,
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