AI算法笔记

常用机器学习算法汇总比较的最后一篇，介绍提升(Boosting)算法、GBDT、优化算法和卷积神经网络的基本原理、优缺点。 9. 提升(Boosting)方法 boosting 和 bagging 都是集成学习（ensemble learning）领域的基本算法，两者使用的多个…

上一篇文章介绍了线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林四种算法，本文会继续介绍四种算法--SVM、朴素贝叶斯、KNN 以及 kmean 算法，其中最后一种是无监督学习的聚类算法，前面三种也是非常常见的算法，特别是 SVM，在 2012 年 AlexNet 网络的成功之前，一直都是…

前面六篇文章从一个项目的终极目标、寻找和获取数据，到数据预处理，做特征工程，接下来就需要开始选择合适的算法模型，进行训练评估和测试了。 因为篇幅问题，主要简单介绍每个算法的基本原理，优缺点等，以及为了保证每篇文章不会太长，可能会分成两篇或者三篇来介绍。 1. 线性回归 这种函数…

这也是特征工程系列最后一篇文章，介绍特征提取、特征选择、特征构建三个工作，通常特征工程被认为分为这三方面的内容，只是我将前面的数据&特征预处理部分都加入到这个系列。 实际上，特征工程其实是非常需要通过实践才能更好掌握这个技能的，单纯看理论，理解不够深入，实际应用到项目或者比赛中…

本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。 特征缩放主要分为两种方法，归一化和正则化。 归一化(Normalization)，也称为标…

由于篇幅问题，所以这篇文章先介绍如何处理缺失值和图片数据扩充的问题，下一篇文章会介绍处理异常值和类别不平衡的问题。 何为特征工程呢？顾名思义，就是对原始数据进行一系列工程处理，将其提炼为特征，作为输入供算法和模型使用。 本质上讲，特征工程是一个表示和展现数据的过程；实际工作中，…

无论是研究方向是 AI 方面的学生，或者是做机器学习方面的算法工程师，在掌握基础的机器学习相关知识后，都必须掌握搜索论文的技能，特别是研究或者工作领域方向的最新论文，更进阶一点的技能，就是可以复现论文的算法，这是在论文作者没有开源代码的时候的一个解决办法，但是在能够掌握这项技能…

2018年7月正式结束接近20年的学生生涯，正式踏入社会，开始工作半年了，这段时间感触挺多，所以想写下这段时间的一些感想和收获。关于我首先简单介绍下自己吧：刚毕业半年多，本科通信专业，但保研的时候选择