机器学习算法是人工智能领域中的重要分支,它使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策。下面,我将从基本数学原理、具体算法的数学解析、Python实现及代码示例、以及算法表现分析几个方面进行详细介绍。 一、机器学习算法的基本数学原理 机器学习算法的核心在于通过数据训练模型,使其能够学习到数据中的潜在规律。这一过程通...
在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包,通过现成的算法包,就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要的机器学习算法,从而把注意力集中在对不同算法的选择上。本书的目标读者是想要学习机器学习的学生、程序员、研究人员或者爱好者,以及想要知道机器学习是什么、为什么和怎么用的所有读者。本书第1章介绍机器...
初学算法时我最想学的是里面的“最强算法”,不过在第1章我将介绍,机器学习算法没有最强的,只有最合适的,对于不同的问题,对应会有不同的最合适算法。所以,我们更需要关注的应该是问题,而不是算法本身。在本书中我选择介绍市面上成熟的机器学习算法包,通过现成的算法包,就能够根据实际要解决的问题直接选择所需要...
喜欢读"机器学习算法的数学解析与Python实现"的人也喜欢· ··· 智能计算系统8.3 深入理解AutoML和AutoDL:构建自...4.5 深度学习:基于案例理解深度神经网... 智能搜索和推荐系统6.2 机器阅读理解7.5 数据科学工程实践6.5 Python机器学习(原书第3版) 深度学习...
机器学习算法概览:简要介绍机器学习算法的分类、发展历程和应用场景。 数学基础回顾:复习线性代数、概率论与数理统计以及微积分等基础知识,为后续算法解析做铺垫。 感知机算法:介绍感知机模型的数学原理、公式推导,并使用Python实现感知机分类器。 k-近邻算法:讲解k-近邻算法的原理、距离度量方法,以及Python实现。 朴素贝...
决策树分类:用if-else进行选择 目前数据竞赛中排名靠前的算法除了深度学习系列之外,机器学习算法基本上都是选用XGBoost或Lightgbm算法,而这两者的基石都是决策树分类算法。 决策树的简单来说就是if-else层层相套的判断结构,同时也是数据结构中典型的树形结构。决策树这
Logistic回归分类算法信息表 具体三个步骤和线性回归一样。 在Python中使用Logistic回归算法# 在sklearn库中,线性模型都在linear_model类库下。 1.LinearRegression类 对应线性回归算法,也称为普通最小二乘法法(Ordinary Least Square, OLS),其损失函数为: ...
模型:模型(Model)是机器学习的核心概念。如果认为编程有两大组成部分,即算法和数据结构,那么机器学习的两大组成部分就是模型和数据集。如果之前没有接触过相关概念,想必你现在很希望直观地理解什么是模型,但对模型给出一个简洁又严谨的定义并不容易,你可以认为它是某种机器学习算法在设定参数后的产物,它的作用和编程...
这就是机器学习的学习过程,这个过程在机器学习里称作“拟合”。 拟合可以说是机器学习中最重要的概念之一,甚至有人认为机器学习算法中所谓的“学习”,本质就是拟合数据。在机器学习中,除了拟合外还有两个很重要的概念,分别为“欠拟合”和“过拟合”。欠拟合很好理解,就是学得还不像,算法模型的预测准确性不够。