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逻辑回归 导入包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 人工数据集 n = 100 X = np.array(np.random.normal(3,2,size=(n//2,1)), dtype 阅读全文
posted @ 2022-09-29 20:16
孑然520
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感知机算法 依赖 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 人工数据集 n = 100 X = np.random.multivariate_normal((1, 1), [[0.16, 0], [0 阅读全文
posted @ 2022-09-29 20:12
孑然520
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指数族函数 待完善 作者查阅了一些资料，全是公式函数名也陌生，所以这部分一直进行不下去。其实不用怕，只是提出了一类分布，这一类分布遵循着一些性质，具体推导过程甚至可以不了解，直接拿着结论用。通过这些特点你可以根据极大似然估计求损失函数。 表达式 常见形式 $$p(y|\lambda) = \frac 阅读全文
posted @ 2022-09-29 20:08
孑然520
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线性判别分析 线性判别分析中有降维，把数据都投影到同一条线上，然后在直线上取一个阈值，将直线分成两条射线，每一条代表一个分类。会损失一些数据信息，但如果这些信息是一些干扰信息，丢失也未尝不是好事。 线性判别分析之后的结果是一个向量，其他的不行吗？ 主要指导思想(目标)：类内小，类间大。 公式推导 我 阅读全文
posted @ 2022-09-29 20:07
孑然520
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线性回归 导入库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt 人工数据集 ''' n = 100 true_theta = np.array([[1], [1]]) X = np.insert(np.r 阅读全文
posted @ 2022-09-29 20:03
孑然520
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