原创 CRF應用以及CRF++
主要內容 問題描述 模型訓練 樣本格式 模板文件 訓練參數 總結 之前我們簡單介紹了CRF的背景知識、基本原理、應用場景。接下來我們主要介紹通過CRF來解決實際問題的工具CRF++。CRF++是工業應用比較廣泛的條件隨機場的開源工具。
2020-06-21 10:25:25
原创 條件隨機場(Conditional Random Field, CRF)
主要內容 背景知識 隱馬爾科夫模型 馬爾可夫隨機場 條件隨機場 條件隨機場的應用 一、背景知識 生成模型與判別模型。生成模型（Generative Model）對X和Y的聯合概率分佈建模，然後通過貝葉斯公式求得，最後選取使得最大的，即。判
2020-06-21 09:39:51
原创 有向圖的最小費用最大流問題
有向圖的最小費用最大流問題 預備知識：最大流問題，增廣路算法。 問題說明：把物品從結點s（稱爲源點）運送至結點t（稱爲匯點），每條邊上有一個二元組（x，y），x表示邊的最大運送能力，y表示運送單位物品的花費。尋找總流量最大的前提
2020-02-22 02:43:42
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原创 樸素貝葉斯分類算法
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2018-09-03 18:17:52
原创 PageRank算法詳解
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2018-09-03 18:17:52
原创 k-means算法詳解
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2018-09-03 18:17:34
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原创 AdaBoost（Adaptive Boosting）算法詳解
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2018-09-03 18:17:34
原创 Apriori算法詳解
Apriori算法詳解 主要內容 關聯分析 Apriori算法原理 生成頻繁項集 生成關聯規則 FP-Growth算法 消費者在商店都買物品時，通過查看哪些商品經常在一起購買，可以幫助商店瞭解消費者的購買行爲。這種從數據海洋中
2018-09-03 18:17:34
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原创 EM算法（Expectation Maximization Algorithm）詳解
EM算法（Expectation Maximization Algorithm）詳解 主要內容 EM算法簡介 預備知識 極大似然估計 Jensen不等式 EM算法詳解 問題描述 EM算法推導 EM算法流程 EM算法優缺點以及應用
2018-09-03 18:17:34
原创 支持向量機（Support Vector Machine，SVM）詳解
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）詳解 主要內容 支持向量機簡介 數據線性可分的情況 間隔與支持向量 對偶問題 SMO算法 數據非線性可分的情況 1、支持向量機簡介 支持向量機(support
2018-09-03 18:17:34
原创 決策樹之CART（分類迴歸樹）詳解
決策樹之CART（分類迴歸樹）詳解 主要內容 CART分類迴歸樹簡介 CART分類迴歸樹分裂屬性的選擇 CART分類迴歸樹的剪枝 1、CART分類迴歸樹簡介 CART分類迴歸樹是一種典型的二叉決策樹，可以做分類或者回歸。如果
2018-09-03 18:17:33
原创 正則化（regularization）： 期望風險、經驗風險、結構風險、L0範數、L1範數、L2範數
正則化（regularization）： 期望風險、經驗風險、結構風險、L0範數、L1範數、L2範數 主要內容 期望風險、經驗風險、結構風險 正則項：L0範數、L1範數、L2範數 關於L1正則化與L2正則化的問題整理 一、期望風險
2018-09-03 18:17:33
原创 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）
隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model，HMM） 主要內容 HMM簡介 HMM觀測序列、狀態序列、三要素 HMM三個問題及其對應算法 HMM應用 1、HMM簡介 隱馬爾可夫模型是可用於標註問題的統計學習模型，
2018-09-03 18:17:33
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原创 機器學習中常見的優化方法：梯度下降法、牛頓法擬牛頓法、共軛梯度法、拉格朗日乘數法
機器學習中常見的優化方法： 梯度下降法、牛頓法擬牛頓法、共軛梯度法、拉格朗日乘數法 主要內容 梯度下降法 牛頓法擬牛頓法 共軛梯度法 拉格朗日乘數法 許多機器學習算法，往往建立目標函數（損失函數+正則項），通過優化方法進行優化
2018-09-03 18:17:33
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原创 決策樹之ID3算法及其Python實現
決策樹之ID3算法及其Python實現 主要內容 決策樹背景知識 決策樹一般構建過程 ID3算法分裂屬性的選擇 ID3算法流程及其優缺點分析 ID3算法Python代碼實現 1. 決策樹背景知識 決策樹是數據挖掘中最重要且最
2018-09-03 18:17:33