摘要:在手撕机器学习系列文章的上一篇,我们详细讲解了线性回归的问题,并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线,从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集,已到达模型损失值最小的目的。 在本篇文章中,我们主要是手撕Logistic回归,这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。听到回归一词,有的 阅读全文
posted @ 2020-12-07 17:05 玩世不恭的Coder 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯,“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了。Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少。快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中 阅读全文
posted @ 2020-11-30 20:06 玩世不恭的Coder 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye,KNN应该怎么玩才能通关 女同学问Taoye,KNN应该怎么玩才能通关???某问得,给这位妮子安排上! 这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了,前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法,一个躲在小房间里认真 阅读全文
posted @ 2020-11-26 15:37 玩世不恭的Coder 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼” 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程,具体可看: 《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,优化SMO 《Machine Learning 阅读全文
posted @ 2020-11-19 20:53 玩世不恭的Coder 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《大话数据库》-SQL语句执行时,底层究竟做了什么小动作? 前言 大家好,我是Taoye,试图用玩世不恭过的态度对待生活的Coder。 现如今我们已然进入了大数据时代,无论是业内还是业外的朋友,相信都有听说过数据库这个名词。数据是一个项目的精华,也扮演着为企业创造价值的重要角色,一个较为完善的公司一 阅读全文
posted @ 2020-06-13 22:57 玩世不恭的Coder 阅读(255) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:基于Ubuntu+Python+Tensorflow+Jupyter notebook搭建深度学习环境 前言一、环境准备环境介绍软件下载VMware下安装UbuntuUbuntu下Anaconda的安装二、Xshell远程连接Ubuntu系统三、Jupyter notebook服务器的配置及远程访问 阅读全文
posted @ 2020-03-09 22:36 玩世不恭的Coder 阅读(529) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧,目前已经完成了支持向量机SVM、决策树、KNN、贝叶斯、线性回归、Logistic回归,其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账,后期有机会有时间再给大家补上。 更新至此,也是收到了部分读者的好评。虽然不多,但还是非常感谢大家的支持,希望每一位阅读过的读者都能够 阅读全文
posted @ 2020-12-18 21:18 玩世不恭的Coder 阅读(66) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要:在手撕机器学习系列文章的上一篇,我们详细讲解了线性回归的问题,并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线,从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集,已到达模型损失值最小的目的。 在本篇文章中,我们主要是手撕Logistic回归,这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。听到回归一词,有的 阅读全文
posted @ 2020-12-07 17:05 玩世不恭的Coder 阅读(155) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:tags:机器学习 《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻(KNN)、贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行“充电”(持续更新中): 《Machin 阅读全文
posted @ 2020-12-05 14:48 玩世不恭的Coder 阅读(2878) 评论(9) 推荐(14) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯,“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了。Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少。快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中 阅读全文
posted @ 2020-11-30 20:06 玩世不恭的Coder 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye,KNN应该怎么玩才能通关 女同学问Taoye,KNN应该怎么玩才能通关???某问得,给这位妮子安排上! 这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了,前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法,一个躲在小房间里认真 阅读全文
posted @ 2020-11-26 15:37 玩世不恭的Coder 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:**说在前面:**前几天,公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛。阅读过的读者应该会发现,在最后排版已经有点乱套了。真的很抱歉,也不知道咋回事,到了后期Markdown格式文件的内容就解析出现问题了,似乎涉及到Latex就会多多少少排版错乱???暂时也没什么比较好的解决办法,如果有朋友知道的 阅读全文
posted @ 2020-11-23 22:39 玩世不恭的Coder 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— hao朋友,快来玩啊,决策树呦 在上篇文章中,《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”主要讲述了决策树的理论内容,介绍了什么决策树,以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标 阅读全文
posted @ 2020-11-21 20:35 玩世不恭的Coder 阅读(135) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼” 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程,具体可看: 《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,优化SMO 《Machine Learning 阅读全文
posted @ 2020-11-19 20:53 玩世不恭的Coder 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,优化SMO 薄雾浓云愁永昼,瑞脑销金兽。 愁的很,上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛,《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM。虽然效果还算不错,数据集基本都能 阅读全文
posted @ 2020-11-16 17:03 玩世不恭的Coder 阅读(141) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要:《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到,本来是打算按照《机器学习实战 / Machine Learning in Action》这本书来手撕其中代码的,但由于实际原因,可能需要先手撕SVM了,这个算法感 阅读全文
posted @ 2020-11-14 22:44 玩世不恭的Coder 阅读(162) 评论(4) 推荐(2) 编辑