机器学习

贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）

机器学习，信号检测都会涉及到和贝叶斯有关的很多方法，很容易混乱抓不住本质，最近学习贝叶斯分类器，需要贝叶斯决策论做基础，特此记录梳理。顾名思义，贝叶斯决策论是利用概率来进行决策，是概率框架下的方法。它属于机器学习的分支——统计机器学习。本文探讨的是贝叶斯决策的思路，思想，通过逐点推导，让你知道...
2019-05-21 14:27 阅读数 58

瞎聊机器学习——TF-IDF算法（原理及代码实现）

TF-IDF的概念TF-IDF是Term Frequency - Inverse Document Frequency的缩写，即“词频-逆文本频率”。它由两部分组成，TF和IDF。TF策略我在之前的高频词提取文章中进行过使用，TF用来表示词频，也就是某个词在文章中出现的总次数，也就是：TF=某...
2019-05-16 14:51 阅读数 163

通俗易懂理解贝叶斯公式

通俗易懂理解贝叶斯公式要理解贝叶斯公式，首先要知道条件概率公式、全概率公式的概念，因为贝叶斯公式就是由它俩得来的。一、条件概率公式P(B|A)= P(AB)/(P(A)含义：条件B下产生A的概率可以由A和B的联合概率除以B的概率得到。全概率公式，贝叶斯公式都是由它而来。P(AB) 是事件A发...
2019-05-03 20:50 阅读数 114

玩转Jetson Nano（八）人脸识别（二）

书接上文，得到了训练好的模型后，就可以使用这个模型做人脸识别了。当然，范围只限于被我拍照的几个人。另外，我做了一个简单的界面，这个系统是用在windows下，和之前的训练模型在Ubuntu下不一样，所以我重新建立了一个工程。并使用了Keras2.2.4 ，OpenCV4.1， Python3....
2019-04-26 13:35 阅读数 98

一个例子让你明白什么是CART回归树

关于CART的原理我相信各位都有看过，是不是有些晕呢?没关系，这里我给大家讲个例子，你就理解原来CART回归树生成这么简单啊。。。首先建立一个数据集，为了方便，就取少量数据，如下表，数据的创建仅作参考臂长（m）年龄(岁)体重（kg）身高（m）(标签值)0.55201.10.77301.30.9...
2019-04-01 15:05 阅读数 44

简单示例理解朴素贝叶斯算法，通俗易懂

一个简单的例子让我们看一下这个例子在实践中如何运作。假设我们正在建立一个分类器，说明文本是否涉及体育运动。我们的训练集有5句话： Text Category A great game（一个伟大的比赛） Sports（体育运动） T...
2018-09-10 23:50 阅读数 153
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