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RSS订阅转载 激活函数
形象的解释神经网络激活函数的作用是什么？] 激活函数是用来加入非线性因素的，解决线性模型所不能解决的问题。首先我们有这个需求，就是二分类问题，如我要将下面的三角形和圆形点进行正确的分类，如下图：利用我们单层的感知机, 用它可以划出一条线, 把平面分割开：上图直线是由得到，那么该感知器实现预测的功能步骤如下...
2018-05-17 10:50:04
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转载 核函数
由于之前做了很多核方法相关的子空间学习算法，本文打算对各种核函数进行一下简要的介绍，希望对大家能够有所帮助。 首先，再对核方法的思想进行描述，核函数的思想是一个伟大的想法，它工作简练巧妙的映射，解决了高维空间中数据量庞大的问题，在机器学习中是对算法进行非线性改进的利器。如下，如果在原空间中，给定的样本数据X是线性不可分的，那么如果我们能够将数据映射到高维空间中，即那...
2018-05-17 09:59:06
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原创 KNN算法
给一个训练数据集和一个新的实例，在训练数据集中找出与这个新实例最近的k个训练实例，然后统计最近的k个训练实例中所属类别计数最多的那个类，就是新实例的类三要素：k值的选择距离的度量（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）分类决策规则 （多数表决规则）k值的选择k值越小表明模型越复杂，更加容易过拟合但是k值越大，模型越简单，如果k=N的时候就表明无论什么点都是训练集中类别最多的那个类所以一般k会取一个...
2018-05-15 10:02:34
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原创 朴素贝叶斯
P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别工作原理假设现在有样本x=(a1,a2,a3,…an)这个待分类项(并认为x里面的特征独立)再假设现在有分类目标Y={y1,y2,y3,y4..yn}那么max(P(y1|x),P(y2|x),P(y3|x)..P(yn|x))中的最大者就是最终的分...
2018-05-15 09:58:44
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空空如也
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