标签:机器学习 第10页

林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记10 — Random Forest

40

红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Random Forest算法模型。RF将bagging与decision tree结合起来,通过把众多的决策树组进行组合,构成森林的形式,利用投票机制让G表现最佳,分类模型更稳定。其中为了让decision tree的随机性更强一些,可以采用randomly p...

阅读(8769)评论(0)赞 (1)

林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记9 — Decision Tree

26

红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Decision Tree。首先将decision tree hypothesis对应到不同分支下的矩gt。然后再介绍决策树算法是如何通过递归的形式建立起来。接着详细研究了决策树C&RT算法对应的数学模型和算法架构流程。最后通过一个实际的例子来演示决策树C&RT算...

阅读(7972)评论(0)赞 (1)

林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记8 — Adaptive Boosting

33

红色石头 发布于 2018-07-28

本节课主要介绍了Adaptive Boosting。首先通过讲一个老师教小学生识别苹果的例子,来引入Boosting的思想,即把许多“弱弱”的hypotheses合并起来,变成很强的预测模型。然后重点介绍这种算法如何实现,关键在于每次迭代时,给予样本不同的系数u,宗旨是放大错误样...

阅读(9065)评论(3)赞 (3)

林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记4 — Soft-Margin Support Vector Machine

19

红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了Soft-Margin SVM。我们的出发点是与Hard-Margin SVM不同,不一定要将所有的样本点都完全分开,允许有分类错误的点,而使margin比较宽。然后,我们根据之前介绍的Dual SVM,推导出了Soft-Margin SVM的QP形式。接着介绍了...

阅读(8715)评论(1)赞 (4)

林轩田机器学习技法

林轩田机器学习技法课程学习笔记3 — Kernel Support Vector Machine

23

红色石头 发布于 2018-07-25

本节课主要介绍了Kernel Support Vector Machine。首先,我们将特征转换和计算内积的操作合并到一起,消除了矩阵内积复杂的影响,提高了计算速度。然后,分别推导了Polynomial Kernel和Gaussian Kernel,并列举了各自的优缺点并做了比较...

阅读(8409)评论(0)赞 (3)