《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 利用36天的时间，系统地梳理了机器学习（ML）的一些经典算法，从算法思想，到算法实例，有的包括源码实现，有的包括实战分析，大致分类如下： 机器学习的概念总结 1 机器学习：不得不知的概念（1） 2 机器学习：不得不知的概念（2） 3 机器学习：不得不知的概念（3） 线性回归 4 回归分析简介 5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇
01 引言 欢迎关注 算法channel ！ 交流思想，分享知识，找到迈入机器学习大门的系统学习方法，并在这条道路上不断攀登，这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容，包括但不限于：经典算法，LeetCode题目分析，机器学习数据预处理，算法原理，例子解析，部分重要算法的不调包源码实现（现已整理到Github上），并且带有实战分析，包括使用开源库和框架：Python， Numpy，Pandas，Matplotlib，Sklearn，Tensorflow等
本文主要介绍了机器学习、深度学习、降维算法、集成算法、XGBoost、随机森林、贝叶斯分类器、聚类算法、PCA等算法，以及高斯混合模型、主成分分析等数据降维处理方法。文章还介绍了机器学习中的逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等算法。此外，还介绍了如何使用Python的sklearn库和TensorFlow库实现这些算法。
基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法(least square method)它的主要思想就是选择未知参数，(a5，b5)(a3，b3)(a1，b1)(a4，b4)(a2，b2)使得理论值与观测值之差的平方和达到最小。
机器学习作为一种优化方法，最重要的一点是找到优化的目标函数——损失函数和正则项的组合；有了目标函数的“正确的打开方式”，才能通过合适的机器学习算法求解优化。 通俗来讲Loss函数是一种关于fitness的测度（关于数据是否合适模型的匹配度），或者是对于预测是否准确的一种判断，如果预测和判断没有错误，则损失函数的值为0；如果有错误则会进行一些“惩罚”措施，也可以称之为代价（风险）函数。借助文献中的原话：“the loss function measures “how bad” the mistake is.
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 这几天推送了机器学习的降维算法，总结了特征值分解法，奇异值分解法，通过这两种方法做主成分分析（PCA）。大家有想了解的，可以参考： 数据预处理：PCA原理推导 数据降维处理：PCA之特征值分解法例子解析 数据降维处理：PCA之奇异值分解（SVD）介绍 数据降维：特征值分解和奇异值分解的实战分析 至此，已经总结了机器学习部分常
【新智元导读】在计算能力增加和算法进步的推动下，机器学习技术已成为从数据中寻找模式的强大工具。量子系统能生产出一些非典型(atypical)模式，而一般认为经典系统无法高效地生产出这些模式。所以，有理由假定，量子计算机在某些机器学习任务上将优于经典计算机。量子机器学习这一研究领域探索如何设计和实现量子软件，如何使量子机器学习速度比经典计算机更快。该领域最近的工作已经建造出了可以担当机器学习程序基石的量子算法，但在硬件和软件方面仍面临巨大挑战。 在人类拥有计算机之前，人类就从数据中寻找模式。托勒密将对星系运动
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题，他说时间不多，就让我说思路。
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
提升是一种机器学习技术，可以用于回归和分类的问题，它每一步产生弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果每一步的弱预测模型的生成都是依据损失函数的梯度方式的，那么就称为梯度提升(Gradient boosting)提升技术的意义：如果一个问题存在弱预测模型，那么可以通过提升技术的办法得到一个强预测模型。
Spark平台推出至今已经地带到2.4.x版本，很多地方都有了重要的更新，加入了很多新的东西。 但是在协同过滤这一块却一直以来都只有ALS一种算法。 同样是大规模计算平台，Hadoop中的机器学习算法库Mahout就集成了多种推荐算法，不但有user-cf和item-cf这种经典算法，还有KNN、SVD，Slope one这些，可谓随意挑选，简繁由君。 我们知道得是，推荐系统这个应用本身并没有过时，那么Spark如此坚定地只维护一个算法，肯定是有他的理由的，让我们来捋一捋。
学完Python基础，研究机器学习，听说只需要调用scikit-learn库就可以了？
因为公号迁移的原因，之前很多的文章都找不到了，就有小伙伴建议我把之前写过关于机器学习的文章再重新发一遍。于是我又花了点时间，重新整理了一下之前的文稿。
机器学习中的监督部分大多从样本数据开始，首先构建满足一定假设且逻辑合理、理论完备的“带参”假设函数
摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值。
如果有人问学习算法有什么书籍可以推荐，那么《算法之道》一定必读不可。这本书第二版的豆瓣评分高达 8.4 。非常适合初学者。 书籍简介 本书追求的目标是算法背后的逻辑，是一本启示书，而不是一本包罗万象的算法大全。因此，本书甄选了那些最能展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书将算法的讨论分为五篇：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每篇分别讨论算法的一个方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。第2版还对进程调度问题、跳转表问题、概率分析应用、遗传算法等方面进行了
每天好论文太多了，我决定开个标签来放论文。要是有侵权什么的，请踢我一脚，我赶紧删除。
可以从多个角度来理解最小二乘方法，譬如从几何方面考虑，利用正交性原理导出。
01 大数据的定义 大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据是一个笼统的概念暂未发现和准确的定义。 大数据的核心是利用数据的价值，机器学习是利用数据价值的关键技术，对于大数据而言，机器学习是不可或缺的。相反，对于机器学习而言，越多的数据会越 可能提升模型的精确性，同时，复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。因此，
作者：YCM1101743158 来源： http://blog.csdn.net/ycm1101743158/article/details/70158767 大数据的定义 大数据（b
2012 基于压缩感知理论的图像融合方法 不同的是在测量前先对稀疏矩阵进行融合，从仿真结果来看效果并不是很好，仅做介绍。 2012 一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法 针对图像小波分解系数特点，
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天介绍了XGBoost的基本思想，说到新加入进来的决策树必须能使原已有的更好才行吧，那么将XGBoost这个提升的过程如何用数学模型来表达呢？ 02 — XGBoost整体模型 机器学习的有监督问题，通常可以分为两步走：模型建立（比如线性回归时选用线性模型），根据目标函数求出参数（比如球出线性回归的参数）。对于XGBoost，
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的，性能优秀，应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的，比 XGBoost 发明还早的 GBDT（梯度提升决策树），它们的共同点都是以决策树为基础模型，要想深刻的理解这两种重要的集成算法，如果能更好地理解决策树算法的实现，会有助于理解它们。 下面，我们用源码实现决策树的回归算法，提到决策树一般
关于作者：Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师，专注于AI工程化及场景落地。持续学习中，期望与大家多多交流技术以及职业规划。
上次了解了核函数与损失函数之后，支持向量机的理论已经基本完成，今天将谈论一种数学优化技术------最小二乘法（Least Squares, LS）。现在引用一下《正态分布的前世今生》里的内容稍微简单阐述下。我们口头中经常说：一般来说，平均来说。如平均来说，不吸烟的健康优于吸烟者，之所以要加“平均”二字，是因为凡事皆有例外，总存在某个特别的人他吸烟但由于经常锻炼所以他的健康状况可能会优于他身边不吸烟的朋友。而最小二乘法的一个最简单的例子便是算术平均。 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最
自从2000年以后，流形学习被认为属于非线性降维的一个分支。众所周知，引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章: Isomap and LLE (Locally Linear Embedding)。
第三层、证明SVM 说实话，凡是涉及到要证明的东西.理论，便一般不是怎么好惹的东西。绝大部分时候，看懂一个东西不难，但证明一个东西则需要点数学功底，进一步，证明一个东西也不是特别难，难的是从零开始发明创造这个东西的时候，则显艰难。 话休絮烦，要证明一个东西先要弄清楚它的根基在哪，即构成它的基础是哪些理论。OK，以下内容基本是上文中未讲到的一些定理的证明，包括其背后的逻辑、来源背景等东西，还是读书笔记。 本部分导述 3.1节线性学习器中，主要阐述感知机算法； 3.2节非线性学习器中，主要阐述mercer定理；
最小二乘法也是一种最优化方法，下面在第3章3.6节对最小二乘法初步了解的基础上，从最优化的角度对其进行理解。
在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！ 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理，已知某个样本 xi ，经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时，用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的，XGBoost对这个目标函数做了很多次演化，其中重要的两步： 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项，这
无论你在数据科学中是何种立场，你都无法忽视数据的重要性，数据科学家的职责就是分析、组织和应用这些数据。
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一，是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念，我想我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑，不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢？
spark中的非负正则化最小二乘法并不是wiki中介绍的NNLS的实现，而是做了相应的优化。它使用改进投影梯度法结合共轭梯度法来求解非负最小二乘。 在介绍spark的源码之前，我们要先了解什么是最小二乘法以及共轭梯度法。
线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”，专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
AI科技评论按：本文作者Emil Wallner用六段代码解释了深度学习的前世今生，这六段代码覆盖了深度学习几十年来的重大创新和突破，作者将所有代码示例都上传了FloydHub 和 GitHub，想要在FloydHub上运行代码示例的读者，请确保已经安装了floyd command line tool，并将作者提供的代码示例拷贝到本地。 如果你是FloydHub新手，可以先阅读作者之前发布的getting started with FloydHub section, 在本地计算机上的示例项目文件夹中安装好C
◆ 在回归分析中，自变量与因变量之间满足或基本满足线性关系,可以使用线性模型进行拟合
作者：刘才权 编辑：李文臣 写在前面 1 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这
在上一篇推送中总结了用数学方法直接求解最小二乘项的权重参数，然而有时参数是无法直接求解的，此时我们就得借助梯度下降法，不断迭代直到收敛得到最终的权重参数。首先介绍什么是梯度下降，然后如何用它求解特征的权重参数，欢迎您的阅读学习。 1 梯度下降 梯度是函数在某点处的一个方向，并且沿着该方向变化最快，变化率最大。 沿着梯度这个方向，使得值变大的方向是梯度上升的方向，沿着使值变小的方向便是下降的方向。 综上，梯度下降的方向就是在该点处使值变小最快的方向。 2 梯度下降求参数 2.1 求梯度 在上个推送中我们得出了
基于图优化方法的激光SLAM有cartographer，基于滤波器的方法有GMapping。
动态规划(Dynamic Programming)算法是计算机科学科学领域中最重要也是最常用的一个算法，巧妙的利用它可以解决很多复杂的问题，而且该算法也频繁的出现在各大互联网公司的面试中，因此掌握它是十分必要的。
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（三） 机器学习概念总结笔记（四） 前言 1，机器学习算法分类 1）监督学习： 有train set，train set里
PLS是交叉分解的第二个重要算法族，在python等语言中也有相应的包实现。一般如果需要在研究多个自变量与因变量的关系话题中，绕不过去的就是多元回归，包括以线性关系为主的多元线性回归和高次多项式为主的响应面分析，众所周知，在多元线性回归中一般可以用最小二乘法计算每个自变量的系数，这一理论比较成熟，其系数矩阵
本文介绍了线性回归算法的理论基石，包括线性回归的数学表达、线性回归的求解方法、最小二乘法的推导、最小二乘法的几何意义以及线性回归的求解过程。同时，本文还介绍了线性回归算法的应用，包括基于线性回归算法的预测模型、基于线性回归算法的分类算法以及线性回归算法的求解策略。最后，本文还探讨了线性回归算法在机器学习中的地位和作用，并给出了一些未来研究方向。
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