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机器学习笔记(七) ---- 贝叶斯分类
贝叶斯算法是一个典型的统计概率学算法,里面涉及到较多的统计学概念,贝叶斯分类器和贝叶斯网络也是以这个算法作为理论基础。先来看看几个绕不过去的统计学概念:
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2019-08-31 15:04:01
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漫谈边缘计算(一):边缘计算是大势所趋
前阵子边缘计算的概念被狂炒,众多真假专家纷纷提出对这一技术的理解和展望,股民们高涨的热情弄得我都不敢发声了。如今眼见那些边缘计算***冲高回落,我也终于可以阐述自己对边缘计算的观点了。想法比较多,也可能不系统,所以就分几个角度来说吧。今天先说说,为什么我认为边缘计算会成为云计算的下一步拓展方向,是大势所趋。
边缘计算
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云上有未来
2019-08-31 14:32:19
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机器学习笔记(六) ---- 支持向量机(SVM)
支持向量机(SVM)可以说是一个完全由数学理论和公式进行应用的一种机器学习算法,在小批量数据分类上准确度高、性能好,在二分类问题上有广泛的应用。同样是二分类算法,支持向量机和逻辑回归有很多相似性,都是二分类问题的判决模型,主要的差异在于损失函数的不同,支持向量机相比于逻辑回归,更倾向于找到样本空间中最优的划分超平面。
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2019-08-30 10:18:52
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机器学习笔记(五)---- 决策树
决策树是一种非常常见的机器学习算法,采用的是自顶向下的递归方法,利用信息熵为基本度量构造一颗熵值下降最快的树,理想情况下到叶子节点的熵值为零,对应每个叶子节点的实例都属于同一类。叶子节点对应于决策结果,节点则对应一个属性测试。相比于线性模型,树形模型更接近于人的思维方式,可以产生可视化的分类规则,产生的模型具有比较强的可解释性。 本文作者周捷
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2019-08-28 09:17:01
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机器学习笔记(四)---- 逻辑回归的多分类
一般情况下,我们都认为逻辑回归(LR)用来解决二分类问题,模型输出是y=1的概率值。那逻辑回归能否用来做多分类任务呢,答案是肯定的。这里有两种方法使得逻辑回归能进行多分类任务: 一、将多分类任务拆解成多个二分类任务,利用逻辑回归分类器进行投票求解;二、对传统的逻辑回归模型进行改造,使之变为softmax回归模型进行多分类任务求解。 本文作者周捷。
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2019-08-27 19:20:05
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如何发挥人工智能在数字化转型中的杠杆效应?
近年来AI热点事件不断,层出不穷的算法、芯片创业公司兴起,产业巨头以主营业务优势延伸新的领域,补齐能力。我们看到,AI已逐渐从理论研究、概念炒作走向场景落地的务实发展阶段。在这个过程中,AI芯片、算法等关键技术突破为各行各业增强了人工智能场景落地的信心。
人工智能
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2019-08-27 09:43:26
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阅读开源代码小技巧:Git历史记录快速翻页式签出
通过阅读源码来学习开源项目是最直接也最有效的方法。而想要了解一个开源项目,最好是从第一个commit开始看起,特别是第一个最小可用版本发布前的commits,通过阅读对每一次commit提交源码,能够最直接的理解作者的设计思路和开发过程中的思考。
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2019-08-26 09:39:17
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2019-08-26 09:39:17
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机器学习笔记(三)---- 逻辑回归(二分类)
逻辑回归基本概念:前面提到过线性模型也可以用来做分类任务,但线性模型的预测输出 y = wx + b 可能是(-∞,+∞)范围内的任意实数,而二分类任务的输出y={0,1},如何在这之间做转换呢?
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2019-08-20 15:24:18
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机器学习笔记(二)---- 线性回归
线性模型是机器学习中最基本的模型,既可以用来做回归任务,也可以用来做分类任务。这篇文章我们主要介绍用来做回归任务的线性回归。线性模型主要有三个优点:(1)形式简单,易于建模; (2)作为机器学习最基础的模型,许多功能强大的非线性模型都是在线性模型的基础上加入层级结构或高维映射演进而来;(3)具有良好的模型可解释性,权重w直观体现了各特征属性在预测中的重要性。
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2019-08-16 09:22:04
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机器学习笔记(一)----基本概念
好记性不如烂笔头,打算以博客连载的方式把最近机器学习的一些学习笔记记下来,机器学习涉及的知识点很多,时间一长很容易遗忘,写在博客上也方便自己随时查阅及复习。学习笔记偏重实用工程,尽量不涉及复杂的数学推导。
Python
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2019-08-15 10:46:49
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