机器学习

机器学习 K-means 算法聚类评估方法
孟宝亮2019-01-12713010
K-means 算法中，如何去度量聚类结果的优劣？以及 K 值究竟如何设定更加合适呢？下面我们通过几个方面来介绍下：误差平方和（SSE ）和 “肘” 方法...
机器学习多分类性能评估方法
孟宝亮2018-07-2714300
在评估多分类模型性能时，我们经常会使用一些指标来衡量其表现。其中，micro-averaging、macro-averaging 和 weighted-averaging 是常见的...
机器学习线性回归（Linear Regression）
孟宝亮2018-07-03808026
线性回归是用来确定 2 种或 2 种以上变量间相互关系的一种统计分析方法。线性回归的结果是一个连续值，而不是离散值。接下来，我们将从以下几个方面介绍下线性回归：线性回归概述损...
机器学习 Adaboost（Adaptive Boost）
孟宝亮2018-06-18716059
Boosing 是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法。这族算法的工作机制是：先从初始化训练集训练处一个基学习器，再根据学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的...
机器学习 Teacher Forcing
孟宝亮2018-06-12168027
https://arxiv.org/pdf/1610.09038.pdf https://arxiv.org/pdf/1506.03099.pdf
机器学习 why the maximum effective context length is limited by the number of layers ?
孟宝亮2018-04-28181091
The maximum effective context length is limited by the number of layers in a neural networ...
机器学习 Top-K 评估指标
孟宝亮2018-04-278700
机器学习词袋模型（Bag of Words）
孟宝亮2018-03-14831063
词袋模型（Bag-of-Words，BoW）是一种表示和处理文本数据的模型或框架，它提供了一种简单的思想，使得我们能够实现文本转换为数值形式，以便进行进一步的分析，例如：进行新闻分...
机器学习 OVO 和 OVR
孟宝亮2018-02-279700
许多机器学习算法，如支持向量机、逻辑回归等，是针对二元分类设计的，因此需要某种方法来将二分类器进行转换，从而应用于多分类问题。下面两个是常用的方法： 1. One-vs-One O...
机器学习手动实现决策树
孟宝亮2017-09-2835708
为了实现决策树，我们需要完成以下几个函数的编写： calculate_max_info_gain_index：计算每个特征的信息增益，并选择出最优特征 split_dataset_...
机器学习逻辑回归（Logistic Regression）
孟宝亮2017-09-05786010
逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，常用于疾病自动诊断，经济预测等领域。本文从以下几个方面介绍逻辑回归： Sigmoid 函数逻辑回归损失函数逻辑回归 API 介绍 1. S...
机器学习负采样（Negative Sampling）
孟宝亮2017-03-06183072
在词嵌入（Word Embedding）技术中，通常使用 Softmax 作为输出层来计算词表中所有词的概率分布。如果词表很大，使用 Softmax 将会带来很大的计算开销，因为 ...
机器学习朴素贝叶斯文本分类案例
孟宝亮2016-10-09112506
我们通过一个案例，来了解朴素贝叶斯如何实现垃圾邮件分类。步骤为：文本转换为数值朴素贝叶斯训练朴素贝叶斯推理我们使用到的训练数据如下：样本标签您中奖了！点击链接领取您的...
机器学习朴素贝叶斯（Naive Bayes）
孟宝亮2016-09-011406024
当我们将贝叶斯公式应用到实际问题中时，我们发现存在问题。接下来，我们结合下面的数据来看看存在哪些问题。数据如下：样本数职业体型是否喜欢 1 程序员超重不喜欢 2 产品 ...

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