原创 CNN--卷積神經網絡從R-CNN到Faster R-CNN的理解(CIFAR10分類代碼)
文章目錄1. 什麼是CNN1.1 輸入層1.2 卷積計算層(conv)1.3 激勵層1.4 池化層1.5 全連接層1.6 層次結構小結1.7 CNN優缺點2. 典型CNN發展歷程3. 圖像相關任務3.1 圖像識別與定位3.1.1
2019-08-14 01:45:48
1
原创 激活函數、正向傳播、反向傳播及softmax分類器，一篇就夠了！
原文鏈接：https://juejin.im/post/5d46816e51882560b9544ac1 文章目錄1. 深度學習有哪些應用2. 什麼是神經網絡2.1 什麼是感知器2.2
2019-08-06 01:42:14
2
原创 一看就懂的K近鄰算法(KNN)，K-D樹，並實現手寫數字識別！
文章目錄1. 什麼是KNN1.1 KNN的通俗解釋1.2 近鄰的距離度量1.3 K值選擇1.4 KNN最近鄰分類算法的過程2. KDD的實現：KD樹2.1 構建KD樹2.2 KD樹的插入2.3 KD樹的刪除2.4 KD樹的最近鄰搜
2019-08-03 02:13:44
5
原创 我是這樣理解--SVM，不需要繁雜公式的那種！(附代碼)
文章目錄1. 講講SVM1.1 一個關於SVM的童話故事1.2 理解SVM：第一層1.2.1 函數間隔與幾何間隔1.2.2 最大間隔分類器的定義1.2.3 最大間隔損失函數Hinge loss1.3 深入SVM：第二層1.3.1
2019-07-31 03:38:26
原创 貝葉斯網絡，看完這篇我終於理解了(附代碼)！
文章目錄1. 對概率圖模型的理解2. 細數貝葉斯網絡2.1 頻率派觀點2.2 貝葉斯學派2.3 貝葉斯定理2.4 貝葉斯網絡2.4.1 貝葉斯網絡的結構形式2.4.2 因子圖2.5 樸素貝葉斯3. 基於貝葉斯的一些問題4. 生成式
2019-07-31 03:38:26
2
原创 K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！
文章目錄1. 聚類算法都是無監督學習嗎?2. k-means(k均值)算法2.1 算法過程2.2 損失函數2.3 k值的選擇2.4 KNN與K-means區別？2.5 K-Means優缺點及改進3. 高斯混合模型(GMM)3.1
2019-07-31 03:38:26
67
原创 我是這樣一步步理解--主題模型(Topic Model)、LDA(案例代碼)
文章目錄1. LDA模型是什麼1.1 5個分佈的理解1.2 3個基礎模型的理解1.3 LDA模型2. 怎麼確定LDA的topic個數？3. 如何用主題模型解決推薦系統中的冷啓動問題？4. 參考文獻5. 代碼實現 1. LDA模型是
2019-07-31 03:38:26
4
原创 你想知道的特徵工程，機器學習優化方法都在這了！收藏！
文章目錄1. 特徵工程有哪些？1.1 特徵歸一化1.2 類別型特徵1.3 高維組合特徵的處理1.4 文本表示模型1.5 其它特徵工程1.6 特徵工程腦圖2. 機器學習優化方法2.1 機器學習常用損失函數2.2 什麼是凸優化2.3
2019-07-31 03:38:26
12
原创 從似然函數到EM算法(附代碼實現)
文章目錄1. 什麼是EM算法1.1 似然函數1.3 極大似然函數的求解步驟1.4 EM算法2. 採用 EM 算法求解的模型有哪些？3.代碼實現4. 參考文獻 1. 什麼是EM算法 最大期望算法（Expectation-maximi
2019-07-31 03:38:26
原创 一次性弄懂馬爾可夫模型、隱馬爾可夫模型、馬爾可夫網絡和條件隨機場！(詞性標註代碼實現)
文章目錄1. 馬爾可夫網絡、馬爾可夫模型、馬爾可夫過程、貝葉斯網絡的區別2. 馬爾可夫模型2.1 馬爾可夫過程3. 隱馬爾可夫模型(HMM)3.1 隱馬爾可夫三大問題3.1.1 第一個問題解法3.1.2 第二個問題解法3.1.3
2019-07-31 03:38:26
3
原创 終於有人說清楚了--XGBoost算法
文章目錄1. 什麼是XGBoost1.1 XGBoost樹的定義1.2 正則項：樹的複雜度1.3 樹該怎麼長1.4 如何停止樹的循環生成2. XGBoost與GBDT有什麼不同3. 爲什麼XGBoost要用泰勒展開，優勢在哪裏？4
2019-07-11 03:24:38
2
原创 GBDT--原來是這麼回事(附代碼)
文章目錄1. 解釋一下GBDT算法的過程1.1 Boosting思想1.2 GBDT原來是這麼回事2. 梯度提升和梯度下降的區別和聯繫是什麼？3. GBDT的優點和侷限性有哪些？3.1 優點3.2 侷限性4. RF(隨機森林)與G
2019-07-10 03:30:25
原创 隨機森林--你想到的，都在這了
文章目錄1.什麼是隨機森林1.1 Bagging思想1.2 隨機森林2. 隨機森林分類效果的影響因素3. 隨機森林有什麼優缺點4. 隨機森林如何處理缺失值？5. 什麼是OOB？隨機森林中OOB是如何計算的，它有什麼優缺點？6. 隨
2019-07-08 02:41:13
原创 看完這篇，邏輯迴歸80%都懂了
文章目錄1. 什麼是邏輯迴歸2. 什麼是Sigmoid函數3. 損失函數是什麼4.可以進行多分類嗎？5.邏輯迴歸有什麼優點6. 邏輯迴歸有哪些應用7. 邏輯迴歸常用的優化方法有哪些7.1 一階方法7.2 二階方法：牛頓法、擬牛頓法
2019-07-07 02:25:07
原创 好記憶的機器學習面試--決策樹
文章目錄1. 什麼是決策樹1.1 決策樹的基本思想1.2 “樹”的成長過程這顆“樹”長到什麼時候停1.3 "樹"怎麼長1.3.1 ID3算法1.3.2 C4.51.3.3 CART算法舉個例子1.3.4 三種不同的決策樹2. 樹形
2019-07-07 02:25:07