2022年10月29日
机器学习笔记 前言
摘要： 机器学习笔记 前言 该笔记基于什么？ 基于python3玩转机器学习这个视频， 链接：https://pan.baidu.com/s/1grK-uhV3OfO7CVRhpk3XRw提取码：1234 该笔记的主要内容与结构是什么？ 主要由视频里的PPT截图（基本涵盖所有）、 Jupyter Notbook里的运行截图 以 阅读全文
posted @ 2022-10-29 22:31 Cai-Gbro 阅读(25) 评论(0) 推荐(0)
第0章 本笔记所封装在Pycharm中的函数库
摘要： 第0章 本笔记所封装在Pycharm中的函数库 各函数包与函数模块之间的所属关系如图： 注意，所有函数包以及Notbook文件都是所属父文件夹的同级别文件，只有这样才能顺利调用所需函数 各函数包如下： kNN 1 import numpy as np 2 from math import sqrt 3 from collections impor 阅读全文
posted @ 2022-10-29 21:14 Cai-Gbro 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)
第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib
摘要： 第3章 Jupyter Notebook, numpy和matplotlib 3-1 jupyter notebook基础 Notbook 示例 Notbook 源码 1 [1] 2 for x in range(5): 3 print('hello world') 4 hello world 5 hello world 6 hello world 7 hello world 阅读全文
posted @ 2022-10-29 20:49 Cai-Gbro 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)
第2章 机器学习基础
摘要： 第2章 机器学习基础 2-1 机器学习世界的数据 2-2 机器学习的主要任务 2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 2-4 批量学习，在线学习，参数学习和非参数学习 2-5 和机器学习相关的哲学思考 阅读全文
posted @ 2022-10-29 18:59 Cai-Gbro 阅读(27) 评论(0) 推荐(0)
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习
摘要： 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 1-1导学 1-2 课程涵盖的内容和理念 阅读全文
posted @ 2022-10-29 18:35 Cai-Gbro 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)
第10章 评价分类结果
摘要： 第10章 评价分类结果 10-1 准确度的陷阱和混淆矩阵 10-2 精准率和召回率 10-3 实现混淆矩阵，精准率和召回率 Notbook 示例 Notbook 源码 1 [1] 2 import numpy as np 3 from sklearn import datasets 4 [2] 5 digits = dat 阅读全文
posted @ 2022-10-29 12:55 Cai-Gbro 阅读(49) 评论(0) 推荐(0)
2022年10月28日
第9章 逻辑回归
摘要： 第9章 逻辑回归 9-1 什么是逻辑回归 Notbook 示例 Notbook 源码 1 Sigmoid 函数 2 [1] 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 [2] 6 def sigmoid(t): 7 return 1 / (1 + 阅读全文
posted @ 2022-10-28 22:41 Cai-Gbro 阅读(81) 评论(0) 推荐(0)
第8章下 多项式回归与模型泛化
摘要： 第8章下 多项式回归与模型泛化 8-6 验证数据集与交叉验证 Nnotbook 示例 Notbook 源码 1 交叉验证 2 [1] 3 import numpy as np 4 from sklearn import datasets 5 [2] 6 digits = datasets.load_digits() 7 X = d 阅读全文
posted @ 2022-10-28 21:48 Cai-Gbro 阅读(32) 评论(0) 推荐(0)
第8章上 多项式回归与模型泛化
摘要： 第8章上 多项式回归与模型泛化 8-1 什么是多项式回归 Notbook 示例 Notbook 源码 1 [1] 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot as plt 4 [2] 5 x = np.random.uniform(-3, 3, size=100) 6 X = x 阅读全文
posted @ 2022-10-28 20:46 Cai-Gbro 阅读(30) 评论(0) 推荐(0)
第7章 PCA与梯度上升法
摘要： 第7章 PCA与梯度上升法 7-1 什么是PCA 7-2 使用梯度上升法求解PCA问题 7-3 求数据的主成分PCA Notbook 示例 Notbook 源码 1 使用梯度上升法求解主成分 2 [1] 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 [2] 6 阅读全文
posted @ 2022-10-28 15:35 Cai-Gbro 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)