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AI论文
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拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps)
Deeplearning Algorithms tutorial 拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps) Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许... -
5.7. 内核近似
5.7. 内核近似 5.7.1. 内核近似的 Nystroem 方法 5.7.2. 径向基函数内核 5.7.3. 加性卡方核 5.7.4. Skewed Chi Squared Kernel (偏斜卡方核?暂译) 5.7.5. 数学方面的细节 5.7. 内核近似 校验者: @FontTian @numpy @Loopy 翻译者: @程威 ... -
监督学习：从高维观察预测输出变量
监督学习：从高维观察预测输出变量 监督学习：从高维观察预测输出变量 最近邻和维度惩罚 K近邻分类器 维度惩罚 线性模型：从回归到稀疏 线性回归 收缩 稀疏 分类 支持向量机(SVMs) 线性 SVMs 使用核 监督学习：从高维观察预测输出变量 监督学习：从高维观察预测输出变量 校验者: @Kyrie @片刻 @Loopy ... -
学习曲线
学习曲线 如果你使用一个高阶的多项式回归，你可能发现它的拟合程度要比普通的线性回归要好的多。例如，图 4-14 使用一个 300 阶的多项式模型去拟合之前的数据集，并同简单线性回归、2 阶的多项式回归进行比较。注意 300 阶的多项式模型如何摆动以尽可能接近训练实例。 图 4-14：高阶多项式回归 当然，这种高阶多项式回归模型在这个训练集上严重过... -
八、Random Forest
八、Random Forest 8.1 RandomForestClassifier 8.2 RandomForestRegressor 八、Random Forest scikit-learn 基于随机森林算法提供了两个模型： RandomForestClassifier 用于分类问题 RandomForestRegressor 用于回归... -
Ex 1: Decision Tree Regression
決策樹/範例一: Decision Tree Regression 範例目的 (一)引入函式庫及建立隨機數據資料 引入函式資料庫 特徵資料 目標資料 (二)建立Decision Tree迴歸模型 建立模型 模型訓練 預測結果 (三) 繪出預測結果與實際目標圖 (四)完整程式碼 決策樹/範例一: Decision Tree Reg... -
EX 5: Linear and Quadratic Discriminant Analysis with confidence ellipsoid
分類法/範例五：Linear and Quadratic Discriminant Analysis with confidence ellipsoid 線性判別以及二次判別的比較 (一)資料產生function (二)繪圖函式 (三)測試資料並繪圖 分類法/範例五：Linear and Quadratic Discriminant Anal... -
一、PCA
一、PCA 1.1 PCA 1.2 IncrementalPCA 1.3 KernelPCA 一、PCA 1.1 PCA scikit-learn 中的PCA 类实现了 PCA 模型，其原型为： class sklearn . decomposition . PCA ( n_components = None , copy = T... -
逻辑回归
Deeplearning Algorithms tutorial 逻辑回归 逻辑回归算法 正则化 类别不均衡问题 示例代码 minst回归示例 sklearn示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人...