对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析,我认为王树义老师这篇文章讲的非常好,通俗且易懂: http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1121098.html 但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法,只是在宏观上的一个概述。在阅读这篇文章后
对于李航统计学习方法中决策树的学习想从一下几个角度进行整理: 1.决策树介绍 2.熵,信息增益,信息增益率,基尼指数 3.决策树的生成算法(ID3,C4.5,CART) 4.决策树的减枝 1.决策树介绍 1.1 决策树的模型:         分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树
用模糊推理系统构建智能系统 传感器,对应数据的收集。比如人的五官。人从书本里学习,这可以看成是预先的规则库的编写。又从生活经验中学习,学习的过程应该就是通过五官,大脑这些传感器,收集到信号。然后不断添加新的规则。这些信号就是原始数据(raw data)。     能力提升 学习是相通的,怎么相通呢
作者|William Vorhies 译者|姚佳灵 编辑|Debra   导读:IBM 的沃森问答机(Question Answering Machine,简称 QAM),因 2011 年参加综艺节目《危险边缘》 获胜而出名,本应该带来医疗保健领域巨大的回报。但是,相反,IBM 及其沃森医疗保健客
一位ML工程师构建深度神经网络的实用技巧   https://mp.weixin.qq.com/s/2gKYtona0Z6szsjaj8c9Vg   作者| Matt H/Daniel R 译者| 婉清 编辑| Jane 出品| AI 科技大本营   【导读】在经历成千上万个小时机器学习训练时间后,
13张动图助你彻底看懂马尔科夫链、PCA和条件概率!   https://mp.weixin.qq.com/s/ll2EX_Vyl6HA4qX07NyJbA   [ 导读 ] 马尔科夫链、主成分分析以及条件概率等概念,是计算机学生必学的知识点,然而理论的抽象性往往让学生很难深入地去体会和理解。而本文
  导读:2017 年的时候,AI 前线进行了一场有关人工智能领域薪资差异的专题策划,这篇名为《25 万年薪的你与 25 万月薪的他,猎头来谈你们之间的差别》的文章引起了读者们的热烈讨论。一年过去了,又到了“金九银十”的招聘旺季,对于应届生们来说,今年的招聘形势如何?相比去年,AI 岗位的热度还那么
https://mp.weixin.qq.com/s/NIza8E5clC18eMF_4GMwDw     深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果。在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征
摘抄与某乎   anchor 让网络学习到的是一种推断的能力。网络不会认为它拿到的这一小块 feature map 具有七十二变的能力,能同时从 9 种不同的 anchor 区域得到。拥有 anchor 的 rpn 做的事情是它已知图像中的某一部分的 feature(也就是滑动窗口的输入),判断
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯云AI中心发表于云+社区专栏 AI到底有多火?看看下面这组数据: 腾讯研究院《2017全球人工智能人才白皮书》报告中提到,现全球AI领域人才约30万,而市场对人才的需求在百万量级,每年从各大高校毕业的学生约2万人,远远不能满足
高斯函数与高斯滤波 一维高斯函数我们都熟悉,形式如下: [G(x) = frac{1}{sqrt{2pi}sigma} exp(-frac{x^2}{2sigma^2})] 计算机视觉中,高斯滤波使用的高斯核为(x)和(y)两个一维高斯的乘积,两个维度上的标准差(sigma)通常相同,形式如下: [
  一句话总结贝叶斯分类器   核心:将样本判定为后验概率最大的类。   贝叶斯分类器直接用贝叶斯公式解决分类问题。假设样本的特征向量为x,类别标签为y,根据贝叶斯公式,样本属于每个类的条件概率(后验概率)为:                           分母p(x)对所有类都是相同的,分类
  一句话总结随机森林   核心:用有放回采样的样本训练多棵决策树,训练决策树的每个节点是只用了无放回抽样的部分特征,预测时用这些树的预测结果进行投票。   随机森林是一种集成学习算法,它由多棵决策树组成。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出样本集训练得到。随机森林不仅对训练样本进行抽样,还对特征
IBM Watson启示录:AI不应该仅仅是炫技   https://mp.weixin.qq.com/s/oNp8QS7vQupbi8fr5RyLxA                           导语:当AI成为全球CEO口中的热词,关于“什么是好AI ”的讨论显得更加至关重要,因为这
欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由罗晖发表于云+社区专栏 1. Google的DQN论文 2015年2月,Google在Nature上发表了一篇论文(见附件):Human-level control through deep reinforcement learn
一、使用循环: 1.1原始版逻辑回归:      1 function g = sigmoid(z) 2 g = zeros(size(z)); 3 g = 1 ./ (1 + exp(-z)); 4 end   1 function [J, grad] = costFunction(the
近来对贝叶斯网十分感兴趣,按照博客《读懂概率图模型:你需要从基本概念和参数估计开始》给出的第一个例子,试着搭建了一个student网。 (1)点击绿F,对条件概率表予以输入(包括两个祖先节点difficulty和intelligence,这两个节点的绿F输入将会显现在柱状图面版上,其它CPT输入则不