池化(Pooing)操作的对象是单通道的数字矩阵，也就是对该矩阵某一个邻域内的数字集合进行采样。主要有3种形式：一...[作者空间]

一、定义 卷积，和加减乘除一样，是一种数学运算。下面给出它的定义：f，g的卷积记为(f*g)，其中： 其中[a, ...[作者空间]

图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，分别对应R，G，B。彩色RGB图像其实是一个三维矩阵，矩阵中的每个...[作者空间]

Blending也是一种模型融合的方法，和Stacking过程很类似。 一、Blending流程图 二、算法步骤 ...[作者空间]

一、Stacking流程图 Stacking是个多层的多模型集合方法。每一层都可包括多个模型，下一层利用上一层模型...[作者空间]

CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，是Gradient Boosting(...[作者空间]

本文为官方文档翻译，点击查看英文原版。 LightGBM(Light Gradient Boosting Mach...[作者空间]

一、XGBoost目标函数 首先认清一点，它是GBDT的升级版，由陈天奇发明，在效率、方法方面都进行了优化。 不管...[作者空间]

1、GBDT说明 GBDT是Gradient Boosting Decison Tree的简称，其中Gradien...[作者空间]

一、AdaBoost初识 这个方法主要涉及到2种权重：样本权重：每个样本都对应一个权重。在构建第一个弱模型之前，所...[作者空间]

集成学习是一种将几种机器学习模型组合成一个模型的元算法(meta-algorithm)，以减小方差(例如：Bagg...[作者空间]

随机森林步骤： 构建多个数据集在包括N个样本的数据集中，采用有放回的抽样方式选择N个样本，构成中间数据集，然后在这...[作者空间]

决策树主要包括ID3，C4.5以及CART。下面给出三种算法的说明： CART首先看下面表格中的示例数据(随机生成...[作者空间]

支持向量机属于监督式学习的方法，可实现分类以及回归。它是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首...[作者空间]

符号说明神经网络的层数m，也就是包括一个输入层，m-2个隐层，一个输出层；输入层为I，其节点数等于单个样本的输入属...[作者空间]

下面介绍Kmeans以及Kmeans++算法理论以及算法步骤： 根据样本特征选择不同的距离公式，程序实例中采用欧几...[作者空间]

Softmax回归可看作逻辑回归的扩展，用于解决多分类问题。 鸢尾花数据集是机器学习中比较常用的，数据集包含150...[作者空间]

逻辑回归的输出结果是判定二分类的，在实际问题中可用来解决二分类问题，当然也可利用多次的one****VS****o...[作者空间]

线性回归是机器学习中最基础的算法，它研究的是样本目标和特征变量之间是否存在线性关系。现在我们有506条有关波士顿房...[作者空间]

本文持续更新基于实例的Sklearn、TensorFlow以及自编函数的机器学习Python3源代码，包括数据集的...[作者空间]