今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇幅比较庞大，为了不吓到大家，我将这个五个部分分成两篇博文。知识有限，以下都是我一些浅显的看法，如果理解存在错误，希望大家不吝指正。谢谢。 &
简介：近邻法（，）是一种基本分类与回归方法，它的原理是，对给定的训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最近邻的个实例，依据“少数服从多数”的原则，根据这个实例中占多数的类，就把该实例分为这个类。从上面简介可以看出，算法实际上是利用训练数据集对特征空间进行划分。在分类方法中，值的选择、实例之间距离的度量及分类决策规则是近邻法的三个基本要素 。近邻算法计算过程：
一、感知机（perceptron）感知机简介：感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面。感知机是一种线性分类模型。感知机实际上表示为输入空间到输出空间的映射函数，如下所示： 其中，和称为感知机的
本文是《统计学习方法》第10章的笔记，用一段167行的Python代码实现了隐马模型观测序列的生成、前向后向算法、Baum-Welch无监督训练、维特比算法。公式与代码相互对照，循序渐进。HMM算是个特别常见的模型，早在我没有挖ML这个坑的时候，就已经在用HMM做基于字符序列标注的分词和词性标注了，甚至照葫芦画瓢实现了一个2阶的HMM分词器。但我的理解仅仅停留在“前向算法”“Viterbi”等层次
4、朴素贝叶斯法http://www
数据挖掘之关联分析一（基本概念）数据挖掘之关联分析二（频繁项集的产生）数据挖掘之关联分析三（规则的产生）数据挖掘之关联分析四（连续属性处理）数据挖掘之关联分析五（序列模式）数据挖掘之关联分析六（子图模式）数据挖掘之关联分
1、说到xgboost，不得不说g
摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 clu
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。回归决策树。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generaliza
文本相似度计算在信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域有着广泛的应用。 比如舆论控制，我们假设你开发了一个微博网站，并且已经把世界上骂人的句子都已经收录进了数据库，那么当一个用户发微博时会先跟骂人句子的数据库进行比较，如果符合里面的句子就不让用户发出。 通常情况下，很多工程师就会想到用like或者where的sql语法去查找。可是当情况更为复杂呢？ 数据库存放了“你是个坏人”，用户要发“
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可夫斯基距离
1.背景 关于xgboost的原理网络上的资源很少，大多数还停留在应用层面，本文通过学习陈天奇博士的PPT地址和xgboost导读和实战地址，希望对xgboost原理进行深入理解。2.xgboost vs gbdt 说到xgboost，不得不说gbdt。了解gbdt（梯度提升树）可以看我这篇文章 地址，g
一、PCA简介1. 相关背景主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。 在许多领域的研究与应用中，往往需要对反映事物的多个变量进行大量的观测，收集大量数据以便进行分析寻找规律。多变量大样本无疑会为研究和
下面谈谈...
2014年11月21日，58同城将在top100summit峰会的“架构设计专场”分享“58同城推荐系统架构设计与实现”，本文是对分享主题的一个“简要”的介绍。主题58同城推荐系统架构设计与实现一、推荐系统架构介绍推荐系统是一个微庞大的工程、算法与业务综合的系统，其主要分为三大子系统：1）线下推荐子系统；2）线上推荐子系统；3）效果评估子系统；后文将重点讨论以上三大子系统的设计与实现。二、线下推荐
原文 https://mp.weixin.qq.com/s/oqnb8yv0bJ__OLpcBSvtVg
原文：https://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29理解原文的关键在于理解，三个门（忘记门，输入门，输出门）和细胞状态的更新。
博客链接：知乎，讲解的比较好 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267FM/FFM算法https://zhuanlan.zhihu.com/p/34564014工具包：xlearnhttps://github.com/aksnzhy/xlearn
1. 什么是欠拟合和过拟合先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系第一张图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为欠拟合第二张图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为合适拟合第三张图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为过拟合 类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题
学 如何理解协方差、相关系数和点积？ https://www.mat...
无意间在网易云课堂上找了一个Kaggle案例
传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问代价函数里加入了正则项，用于...
先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，te
综述：centos安装tensorflow太坑了，如何你是个使用linux的新手，建议你不
博客原文：cnblogs.com/heaad/archive/2010/12/23/1914725.html 遗传算法 ( GA , Genetic Algorithm ) ，也称进化算法 。 遗传算法是
推荐系统里面有两个经典问题：EE和冷启动。前者涉及到平衡准确和多样，后者涉及到产品算法运营等一系列。Bandit算法是一种简单等。这些事情，
归纳决策树ID3先上问题吧，我们统计了14天的气象数据(指标包括outlook，temperature，humidity，windy)，并已知这些天气是否打球(play)。如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE，判断一下会不会去打球。table 1outlooktemperaturehumidity
神经元神经元是神经网络的基本单元，接受多个神经元传递过来的输入信号，然后通
感知机算法中的优化方法的几何解释本部分参考台湾大学林轩田教授机器学习基石误结果为wTxn=wt∗xn=||w||∗||xn||∗cosΘ<...
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