机器学习

机器学习层次 Softmax（Hierarchical Softmax）
孟宝亮2024-03-07164500
SoftMax 函数是深度学习和机器学习中一个非常重要的概念，主要用于处理多分类问题。Softmax 函数能够将一个实数向量映射为一个概率分布，使得输出向量的所有元素都在 0 到 1 之间，并且它们的和为 1。层次 S...
机器学习 K 均值聚类（K-means）
孟宝亮2024-02-1499700
聚类（Clustering）指的是将一组数据点按照某种规则或者方法分成多个组或簇，使得同一组内的数据点在某种意义上更相似，而不同组之间的数据点相对较不相似。聚类时，可以基于数据分布、基于数据密度、基于数据相似度、基于图...
机器学习方向梯度直方图算法（HOG）
孟宝亮2023-11-09131004
HOG（Histogram of Oriented Gradients）是一种用于图像处理和计算机视觉任务的特征描述方法，它通常用于目标检测和物体识别。HOG 特征是一种用于描述图像中局部纹理和形状的特征向量，其主要思想...
机器学习 SVM 决策函数（Decision Function）
孟宝亮2023-10-31145702
这篇文章我想讲解的是 scikit-learn 中 SVC 的二分类、多分类场景下 ovo、ovr 决策函数的计算过程，以了解 SVC 进行推理时的逻辑。从而加深对 SVC 的理解。决策函数公式得到决策值之后，直接判断...
机器学习 SVM 中的软间隔（Soft Margin）
孟宝亮2023-10-2882802
软间隔支持向量机在处理线性不可分问题时引入，允许一些训练样本出现在间隔内部的概念。这是通过引入松弛变量（slack variables）来实现的，它们允许一些样本出现在错误的一侧，从而使模型更加健壮并能够容忍噪声和离群值...
机器学习支持向量机（SVM）公式推导
孟宝亮2023-10-28103803
1. SVM 目标函数支持向量机的求解目标是：训练时，在能够将所有样本正确分类的前提下，追求间隔最大化。如何表示最大间隔？我们把两条边界的直线用如下公式表示：那我们要求解的支持向量机就可以表示为：当 wx + b...
机器学习核函数（Kernel Function）
孟宝亮2023-10-28153700
核函数是一种在机器学习和统计学中广泛应用的数学函数，它用于将数据从原始特征空间映射到更高维度的特征空间，以便更容易地解决一些问题，尤其是在支持向量机（SVM）等算法中。核函数的主要作用是在高维空间中进行非线性映射，而无需...
机器学习 OpenCV Sobel
孟宝亮2023-10-22106102
Sobel 算子是一种常用的图像处理工具，它描述了图像中每个像素点处的亮度或颜色值变化方向和强度。它通常用于分析图像的边缘、纹理、形状和其他特征。在二维图像中，梯度通常是两个分量的矢量，分别表示在水平和垂直方向上的变化...
机器学习多项式朴素贝叶斯拟合和推理计算
孟宝亮2023-09-2676504
在 scikit-learn 机器学习框架中，sklearn.naive_bayes.MultinomialNB 是对多项式朴素贝叶斯算法的工程实现。接下来，通过一个例子能够理解：算法的拟合和推理的计算过程；拉普拉斯...
机器学习转置卷积核（Transpose Convolution Kernel）
孟宝亮2023-08-25150100
转置卷积核（Transpose Convolution Kernel）是深度学习中用于进行反卷积操作的核心组件之一。虽然有时也被称为 “逆卷积”，但实际上它用于执行上采样操作，而不是数学上的卷积的...
机器学习对抗生成网络（GAN）图像生成
孟宝亮2023-08-2576304
对抗生成网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练的方式来生成逼真的数据。
机器学习 Transformer 位置编码（Position Encoding）
孟宝亮2023-07-07399904
在 Transformer 模型中，位置编码（Positional Encoding）是一种用来表示输入序列中每个 token 在序列中位置信息的技术。与 RNN 和 CNN 不同的是，Transformer 是基于自注...
机器学习多项式朴素贝叶斯（Multinomial NB）
孟宝亮2023-06-3023000
多项式朴素贝叶斯（Multinomial Naive Bayes）是朴素贝叶斯分类器的一种变体，主要用于文本分类任务。它是一种基于概率的分类算法，通常适用于处理离散型特征，特别是在文本分类问题中表现良好。我们以下面数据...
机器学习伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli NB）
孟宝亮2023-06-29139004
伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli Naive Bayes）分类器是一种基于贝叶斯定理的概率分类器，常用于处理文本分类等离散数据。它假设特征之间是条件独立的，并且每个特征都遵循伯努利分布，即每个特征只有两个可能的取值（...

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机器学习 层次 Softmax（Hierarchical Softmax）

机器学习 K 均值聚类（K-means）

机器学习 方向梯度直方图算法（HOG）

机器学习 SVM 决策函数（Decision Function）

机器学习 SVM 中的软间隔（Soft Margin）

机器学习 支持向量机（SVM）公式推导

机器学习 核函数（Kernel Function）

机器学习 OpenCV Sobel

机器学习 多项式朴素贝叶斯拟合和推理计算

机器学习 转置卷积核（Transpose Convolution Kernel）

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机器学习 Transformer 位置编码（Position Encoding）

机器学习 多项式朴素贝叶斯（Multinomial NB）

机器学习 伯努利朴素贝叶斯（Bernoulli NB）

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