GoatGui的博客_机器学习

书籍学习|Advances in Bioinformatics(part1)

生物信息学是一个迅速发展的生物学领域，并获得了重大的科学和公众关注。它目前被用于生物科学研究的所有领域，并加速了研究工作。它结合了生物学、计算机科学、信息技术、数学和统计学的原理来分析和解释生物数据。

机器学习

生物信息

生物信息学

数据

科学研究

原创 2022-10-23 00:23:30 56 阅读

机器学习理论及案例分析(part2)--回归

回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法。早在大学的统计学课本上，我们就学习过回归，回归模型看似简单，但确是最重要的数学模型之一，很多模型都是在它的基础上建立的，任何一个复杂模型，其内部可能隐藏着许许多多回归模型。.........

机器学习

回归

python

损失函数

最优解

原创 2022-10-12 13:37:21 409 阅读

分布式与人工智能课程(part13)--模型验证

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录加载常用包模型验证交叉验证K折交叉验证KFold(余本国书第4

机器学习

python

交叉验证

加载

数据

原创 2022-08-22 09:16:15 100 阅读

分布式与人工智能课程(part12)--机器学习案例入门

学习笔记，仅供参考，有错必纠文章目录iris案例常用代码knn导入数据集KICIC算法特征工程建立模型模型评估预测新数据读取原始数据文件进行预测，

机器学习

python

数据

样本集

特征空间

原创 2022-08-22 08:14:56 78 阅读

文献学习(part101)--CONVEX BICLUSTERING

在双聚群问题中，我们寻求同时对**观察结果**和**特征**进行分组。虽然聚

聚类

机器学习

数据

树状图

原创 2022-08-14 00:39:52 264 阅读

文献学习(part90)--How Can Machine Learning and Optimization Help Each Other Better?

学习笔记，仅供参考，有错必纠关键词：优化；机器学习；概括能

机器学习

优化

优化算法

数据

原创 2022-08-14 00:05:49 155 阅读

文献学习(part33)--Clustering by fast search and find of density peaks

聚类分析旨在根据相似性将元素分类。它的应用范围从天文学到生物信息学、文献计但甚至对聚类的定义也没有达成共识。...

机器学习

聚类

数据

数据集

原创 2022-08-08 07:54:34 250 阅读

机器学习理论及案例分析(part3)--聚类

聚类一直是机器学习、数据挖掘、模式识别等领域的重要组成内容。2

聚类

机器学习

数据

深度学习

原创 2022-08-08 07:54:31 346 阅读

XGBoost算法概述

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：终于有人说清楚了–XGBoost算法文章目录什么是XGBoostXGBoost树的定义正则项：树的复杂度树该怎么长如何停止树的循环生成XGBoost与GBDT有什么不同为什么XGBoost要用泰勒展开，优势在哪里？什么是XGBoostXGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工

机器学习

算法

子节点

复杂度

正则

转载 2022-06-03 00:40:42 168 阅读

如何通俗的理解KKT条件

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：彭一洋最近也在看关于优化的东西，题主在问题补充

优化

优化问题

最小值

方程组

转载 2022-06-02 23:46:50 1928 阅读

如何通俗理解拉格朗日对偶问题(part1)

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：又红又正抛砖引玉, 说一下(Lagrangian) duality是怎

优化

方程组

转载 2022-06-02 23:46:44 202 阅读

如何正确理解近似点梯度下降算法

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：凸优化笔记19：近似点梯度下降近似点梯度下降算法这一部

优化

梯度下降

优化问题

梯度下降算法

转载 2022-06-02 23:46:39 357 阅读

聚类算法小记(part2)--谱聚类

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：谱聚类（spectral clustering）原理总结文章目录谱

算法

机器学习

谱聚类

切图

聚类

转载 2022-06-02 23:46:26 525 阅读

凸优化和非凸优化

学习笔记，仅供参考转载自：凸优化和非凸优化数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χ

机器学习

凸优化

最优化

最优解

转载 2022-06-02 21:12:35 1219 阅读

稀疏性的优点

稀疏指的是参数或者数据中零的个数,零的个数越多,参数或者数据就越稀疏.这种稀疏性带来许多优点.参数稀疏有什么好处1）特征选择(Fea

机器学习

数据

c函数

特征选择

转载 2022-06-02 21:08:09 662 阅读 1点赞 1评论

MM(Majorize-Minimization, Minorize-Maximization)优化方法

学习笔记转载自：https://www.cnblogs.com/qiuhlee/p/9298877.htmlMM算法思想M

算法

机器学习

迭代

最优解

最小值

转载 2022-06-02 21:07:20 362 阅读

凸优化问题

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：https://www.zhihu.com/question/20343349/answer/17347657数学

机器学习

凸优化

最优化

最优解

转载 2022-06-02 21:07:11 587 阅读

机器学习笔记(part1)--Frobenius范数与迹运算

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：Frobenius范数迹运算设A是m×nm \times nm×n的矩阵，其Frobeniu

机器学习

转载 2022-06-02 21:02:25 1073 阅读

ADMM理论

学习笔记，仅供参考转载自：业界一直在谈论大数据，对于统计而言，大数据其实意味着要不是样本量增加$n \rightarrow \infty$，要不就是维度的增加$p \rightarrow \infty$，亦或者两者同时增加，并且维度与样本量的增长速度呈线性或者指数型增长。在稀疏性的假设条件下，再加上一些正则性方法，统计学家

机器学习

算法

数据

优化问题

迭代

转载 2022-06-02 20:59:45 3608 阅读 1点赞 1收藏

对偶算法与ADMM算法

学习笔记，仅供参考，有错必纠转载自：机器学习与运筹优化（六）对偶算法与ADMM算法文章约束下极小化函数f：我们用之前介绍的梯

机器学习

优化

优化问题

参考文献

转载 2022-06-02 20:56:31 544 阅读

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