Introduction
感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。
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,导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降对损失函数进行极小化,求得感知机模型,属于判别模型
感知机学习算法简单易于实现,分为原始形式和对偶形式。1957年由Rosenblatt提出,是神经网络和支持向量机的基础
感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。
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,导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降对损失函数进行极小化,求得感知机模型,属于判别模型
感知机学习算法简单易于实现,分为原始形式和对偶形式。1957年由Rosenblatt提出,是神经网络和支持向量机的基础
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在数据建模中,经常采用Boosting方法通过将成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来,成为一个准确率很高的预测模型。这个模型会不断地迭代,每次迭代就生成一颗新的树。但在数据集较复杂的时候,可能需要几千次迭代运算,这将造成巨大的计算瓶颈。
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法,又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),它通过构造一组弱的学习器(树),并把多颗决策树的结果累加起来作为最终的预测输出。该算法将决策树与集成思想进行了有效的结合。
所谓集成学习(ensemble learning),是指通过构建多个弱学习器,然后结合为一个强学习器来完成分类任务。并相较于弱分类器而言,进一步提升结果的准确率。严格来说,集成学习并不算是一种分类器,而是一种学习器结合的方法。
顾名思义,是用随机的方式建立一个森林,森林里面有很多的决策树组成,随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。在得到森林之后,当有一个新的输入样本进入的时候,就让森林中的每一棵决策树分别进行一下判断,看看这个样本应该属于哪一类(对于分类算法),然后看看哪一类被选择最多,就预测这个样本为那一类。
我们可以这样比喻随机森林算法:每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域的专家(因为我们从M个特征中选择m个让每一棵决策树进行学习),这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家,对一个新的问题(新的输入数据),可以用不同的角度去看待它,最终由各个专家,投票得到结果。
本文结合李航博士的《统计学习方法》与周志华老师的《机器学习》决策树部分,《统计学习方法》重理论的证明推导,《机器学习》注重讲解算法的特点与扩展。
女人的风度在于表达她对自己的看法,以及界定别人对待她的分寸。她的风度从姿态、声音、见解、表情、服饰、品味和选定的场合上体现出来——实际上,她所作的一切,无一不为她的风度增色。……男性观察女性;女性注意自己被别人观察。这不仅决定了大多数的男女关系,还决定了女性自己的内在关系,女性自身的观察者是男性,而被观察者为女性。这样被动主动的交互构成了男人们最基本的窥淫欲和恋物癖的现实表现以及女人在这个环境下被预设为被男人品赏的艺术品的尴尬局面。
离别的仪式以其该有的苍白的方式展开了,一个拥抱,一声保重,一段你们来时走过的路,它竭力地想被赋予更多的力量与情感,那么看吧,看看在我们心灵藏匿最深的地方,那里骚动起了真诚而又岌岌可危的猛兽,在故意掩藏的角落里缠绵、撕咬、交姌。你可以尽情嗅到生命的律动,几近沸腾的血液在体内加快步伐,血泵察觉到了仪式的情绪,它已经完全失去控制,它发了疯似的让灵动的双眼淌着热泪,身体仿佛接受了呼啸的寒风开始战栗起来,此刻即将分别,每一个鲜活的生命就要前往这个国度的各个角落,那里的星辰大海,下一次见面的时候请一定告诉我。