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2020年12月11日
机器学习实例---5.2、支持向量机实战篇之再撕非线性SVM笔记
摘要： 机器学习实例 5.2、支持向量机实战篇之再撕非线性SVM笔记 一、总结 一句话总结： 【节约时间】：节约时间这个特性已经深入到我的骨髓之中 1、SMO算法优化？ 在几百个点组成的【小规模数据集上】，简化版SMO算法的运行是没有什么问题的，但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的【第 阅读全文
posted @ 2020-12-11 23:50 范仁义 阅读(313) 评论(0) 推荐(0)
机器学习实例---5.1、支持向量机原理篇之手撕线性SVM 笔记
摘要： 机器学习实例 5.1、支持向量机原理篇之手撕线性SVM 笔记 一、总结 一句话总结： 这篇文章的svm公式推导非常详细和好，和视频一起看非常容易懂 1、SVM有趣实例？ SVM就是试图把棍放在最佳位置，好让在【棍的两边有尽可能大的间隙】。这个间隙就是球到棍的距离。 现在，大侠没有棍可以很好帮他分开两 阅读全文
posted @ 2020-12-11 21:20 范仁义 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)
机器学习实例---4.2、Logistic回归实战篇之预测病马死亡率
摘要： 机器学习实例 4.2、Logistic回归实战篇之预测病马死亡率 一、总结 一句话总结： 逻辑回归就是在线性回归的基础上加了sigmoid函数，所以【有多少个特征就可以看成有多少个x和w】，再多一个多常数偏置项 1、使用Sklearn构建Logistic回归分类器？ classifier = Log 阅读全文
posted @ 2020-12-11 10:18 范仁义 阅读(729) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】逻辑回归详解总结
摘要： 【机器学习】逻辑回归详解总结 一、总结 一句话总结： 还是要看【视频结合看书】，这样才有意义，还是得【多看书】，【多看视频】 1、Logistic 回归的本质？ 假设数据服从这个分布，然后使用【极大似然估计做【参数的估计】】。 2、逻辑回归 中的最大化似然函数和最小化损失函数的关系？ 在逻辑回归模型 阅读全文
posted @ 2020-12-11 10:02 范仁义 阅读(527) 评论(0) 推荐(0)
2020年12月10日
legend2v2---1、laravel8安装
摘要： legend2v2 1、laravel8安装 一、总结 一句话总结： 1、composer安装项目：composer create-project --prefer-dist laravel/laravel legend2_2 2、composer更新依赖：composer更新依赖，整出vender 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:37 范仁义 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
composer 切换镜像源
摘要： composer 切换镜像源 一、总结 一句话总结： 全局配置：切换阿里镜像：composer config -g repo.packagist composer https://mirrors.aliyun.com/composer/ 1、查看composer配置？ composer config 阅读全文
posted @ 2020-12-10 23:01 范仁义 阅读(1395) 评论(0) 推荐(0)
Logistic回归和梯度上升 公式推导
摘要： Logistic回归和梯度上升 公式推导 一、总结 一句话总结： 还是得多看视频，这样比较快，如果找不到好视频，还是自己推导比较快 1、逻辑回归 梯度上升算法迭代更新θ的取值？ $$\theta _ { j } = \theta _ { j } + \alpha \frac { \partial \ 阅读全文
posted @ 2020-12-10 08:10 范仁义 阅读(599) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习实战》笔记---2、K-近邻算法
摘要： 《机器学习实战》笔记 2、K-近邻算法 一、总结 一句话总结： K-近邻算法内容非常简单，书上也就是一些基本理论知识然后就是实例代码 1、K-近邻算法优缺点？ 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 2、k近邻算法（kNN） 阅读全文
posted @ 2020-12-10 06:16 范仁义 阅读(111) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习实战》是哪本书
摘要： 《机器学习实战》是哪本书 一、总结 一句话总结： 区别另一本《机器学习实战》：机器学习实战：基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow 二、《机器学习实战》是哪本书 转自或参考：https://www.zhihu.com/topic/20121045/top-answers 机器 阅读全文
posted @ 2020-12-10 06:10 范仁义 阅读(226) 评论(0) 推荐(0)
归一化z-score
摘要： 归一化z-score 一、总结 一句话总结： 【z分数（z-score）】，也叫【标准分数（standard score）】是一个【数与平均数的差再除以标准差】的过程。在统计学中，标准分数是一个观测或数据点的值高于被观测值或测量值的平均值的标准偏差的符号数。 z分数可以回答这样一个问题："【一个给定 阅读全文
posted @ 2020-12-10 03:43 范仁义 阅读(2858) 评论(0) 推荐(0)
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