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机器学习中的相似性度量总结

核函数的含义是两个输入变量的相似度,描述相似度的方法有很多种,就本人的项目经验来说用的最多的是相关系数和欧氏距离。本文对机器学习中常用的相似性度量进行了总结。 作者:苍梧 链接: ...

2019/07/01 22:02
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10 种机器学习算法的要点(附 Python 和 R 代码)

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿。 英文出处:SUNIL RAY。欢迎加入翻译组。 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正...

图像分割入门综述

点击上方“智能算法”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 来源丨AI公园 编辑丨极市平台 导读 本文总结了2020图像分割的相关内容,包括架构,损失函数,数据集,框架的整理,内...

机器学习中到底有多少种距离计算方法?

作者:shiwei408 来源: http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7....

2019/12/27 21:35
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在机器学习中用到了各式各样的距离

作者:shiwei408 来源:http://blog.csdn.net/shiwei408/article/details/7602324 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7....

2020/06/27 17:39
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结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法(上)

特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点、底层结构,这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择...

机器学习基础:详解 5 大常用特征选择方法

在许多机器学习相关的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块,一般不会单独拿出来讨论。 但特征选择是一个重要的数据预处理过程,特征...

数据维度爆炸怎么办?详解 5 大常用的特征选择方法

转自 | DataWhale 在许多机器学习相关的书里,很难找到关于特征选择的内容,因为特征选择要解决的问题往往被视为机器学习的一个子模块,一般不会单独拿出来讨论。 但特征选择是一个重要的数据...

CIKM Competition数据挖掘竞赛夺冠算法陈运文

背景 CIKM Cup(或者称为CIKM Competition)是ACM CIKM举办的国际数据挖掘竞赛的名称。CIKM全称是International Conference on Information and Knowledge Management,属于信息检索和数据挖掘...

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