喆翼

小贴士-正则表达式

基础部分，必知必会

本文是《Neural networks and deep learning》概览 中第三章的一部分，讲机器学习/深度学习算法中常用的正则化方法。（本文会不断补充） 在训练数据不够多时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图…

按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow，不过读…

上次简单介绍了kNN算法，简单来说，通过计算目标值与样本数据的距离，选取k个最近的值，用出现概率大的分类值代表目标值的分类，算法实现比较简单，属于监督学习方法。 这篇文章打算简单介绍k-means聚类算法，与之前不同，是一种非监督的学习方法。 机器学习中两类大问题，分类和聚类。…

朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是最为广泛使用的分类方法，它以概率论为基础，是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。 朴素贝叶斯（Naive Bayesian）是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设原则的分类方法。通过给出的特征计算分类的概率，选取概率大的情况进行分…

前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想…