机器学习 - 前端之家

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机器学习以下是为您整理出来关于机器学习合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。

Python进行机器学习入门实例

Python进行机器学习入门实例

作者：前端之家时间：2019-12-11

【机器学习】贝叶斯角度看L1，L2正则化

之前总结过不同正则化方法的关系【不过那篇文章被吞了】当时看的资料里面提到了一句话就是...

作者：前端之家时间：2020-07-03

看懂论文的机器学习基本知识（四）--bootstrap

在读TLD的那篇论文中，对半监督算法有了一定的了解后，能把第4部分开头对...

作者：前端之家时间：2019-06-07

【机器学习】随机森林RF

随机森林（RF, RandomForest）包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由...

作者：前端之家时间：2019-07-11

Bootstrap aggregating----Bagging

一、简介 Bootstrap aggregating 又称为Bagging 是一种用来增强学习算法准确度的算法，由...

作者：前端之家时间：2019-07-15

Random Forest 与 GBDT 的异同

以前在看用RF和GBDT的时候，以为是很相似的两个算法，都是属于集成算法，但是仔细研究之后...

作者：前端之家时间：2019-08-06

机器学习：Bootstrap

Bootstrap 最近在看一篇论文 Training Deep Nets with Imbalanced and Unlabeled ...

作者：前端之家时间：2019-08-18

Bagging（Bootstrap aggregating）、随机森林（random forests）、AdaBoost

引言在这篇文章中，我会详细地介绍Bagging、随机森林和AdaBoost算法的实现，并比较它们之...

作者：前端之家时间：2019-09-06

Bootstrap方法详解——技术与实例

一、Introduction 如果说到Bootstrap你会想到什么？是Twitter推出的那个用于前端开发的开源...

作者：前端之家时间：2019-11-15

EM算法的学习笔记

EM算法说起来很简单，给定一个要估计的参数的初值，计算隐含变量分布，再根据隐含变量的分...

作者：前端之家时间：2019-08-14

李航统计学习方法EM算法三枚硬币例子Q函数推导

具体推导如下：上面推导省略了第i次迭代的i的标记当得到上式以后，可以参考 http://www....

作者：前端之家时间：2019-11-05

TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems

TensorFlow 『白皮书』经典论文笔记。 1 Introduction 介绍背景：谷歌的计算平台计划等。 ...

作者：前端之家时间：2019-11-05

EM算法--ML之六

EM算法基本概念 Jensen不等式 Jensen不等式是EM算法最重要的一个公式，具体如下：最大似...

作者：前端之家时间：2019-12-18

机器学习期望最大算法：实例解析

01 回顾已经分析了朴素贝叶斯分类，拉普拉斯修正，半朴素贝叶斯分类器，在这些理论阐述中...

作者：前端之家时间：2020-01-16

机器学习高斯混合模型（后篇）：GMM求解完整代码实现

《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，...

作者：前端之家时间：2020-01-25

机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

一、极大似然估计极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理...

作者：前端之家时间：2020-02-02

用Golang写一个搜索引擎（0xFF）--- 搜索引擎排序

今天这一篇的序号是0xFF，算是外篇吧，和Golang没什么关系，和代码也没什么关系，今天说说...

作者：前端之家时间：2019-11-30

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