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1700533957 百面机器学习:算法工程师带你去面试 第3章 经典算法
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1700533959 不忘初心,方得始终。何谓“初心”?初心便是在深度学习、人工智能呼风唤雨的时代,对数据和结论之间那条朴素之路的永恒探寻,是集前人之大智,真诚质朴求法向道的心中夙愿。
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1700533961 没有最好的分类器,只有最合适的分类器。随着神经网络模型日趋火热,深度学习大有一统江湖之势,传统机器学习算法似乎已经彻底被深度学习的光环所笼罩。然而,深度学习是数据驱动的,失去了数据,再精密的深度网络结构也是画饼充饥,无的放矢。在很多实际问题中,我们很难得到海量且带有精确标注的数据,这时深度学习也就没有大显身手的余地,反而许多传统方法可以灵活巧妙地进行处理。
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1700533963 本章将介绍有监督学习中的几种经典分类算法,从数学原理到实例分析,再到扩展应用,深入浅出地为读者解读分类问题历史长河中的胜败兴衰。掌握机器学习的基本模型,不仅是学好深度学习、成为优秀数据工程师的基础,更可以将很多数学模型、统计理论学以致用,探寻人工智能时代数据海洋中的规律与本源。
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1700533969 百面机器学习:算法工程师带你去面试 01 支持向量机
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1700533973 场景描述
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1700533975 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是众多监督学习方法中十分出色的一种,几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM,流传着一个关于天使与魔鬼的故事。
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1700533977 传说魔鬼和天使玩了一个游戏,魔鬼在桌上放了两种颜色的球,如图3.1所示。魔鬼让天使用一根木棍将它们分开。这对天使来说,似乎太容易了。天使不假思索地一摆,便完成了任务,如图3.2所示。魔鬼又加入了更多的球。随着球的增多,似乎有的球不能再被原来的木棍正确分开,如图3.3所示。
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1700533982 图3.1 分球问题1
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1700533987 图3.2 分球问题1的简单解
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1700533992 图3.3 分球问题2
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1700533994 SVM实际上是在为天使找到木棒的最佳放置位置,使得两边的球都离分隔它们的木棒足够远,如图3.4所示。依照SVM为天使选择的木棒位置,魔鬼即使按刚才的方式继续加入新球,木棒也能很好地将两类不同的球分开,如图3.5所示。
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1700533999 图3.4 分球问题1的优化解
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1700534004 图3.5 分球问题1的优化解面对分球问题2
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