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摘要： //2019.08.13#逻辑回归算法(Logistic Regression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计，不同的机器学习算法应用占比排名如下，其中，逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四，应用最为广泛，其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算 阅读全文

摘要： 机器学习的模型泛化 1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差：模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。 2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对，比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测，算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性，如果 阅读全文

摘要： 机器学习中的过拟合和欠拟合 1、机器学习算法对于整体的数据训练和拟合，以典型的多元线性回归的方式为例，通过设定拟合的最高次数，然后对比输出的曲线结果可以看出，随着拟合函数次数的增大，其拟合线性回归模型的R2的值在不断地增大，均方差也在不断地减小，看起来拟合的结果越来越准确，其实质只是对于所存在原始数 阅读全文

摘要： sklearn中的多项式回归算法 1、多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的，它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征，使得原始数据集的维度增加，然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解，从而得到相应的预测结果和各项的系数。 2、多项式回 阅读全文

摘要： PCA算法可以使得高维数据（mxn）降到低维，而在整个降维的过程中会丢失一定的信息，也会因此而实现降噪除噪的效果，另外，它通过降维可以计算出原本数据集的主成分分量Wk矩阵（kxn），如果将其作为数据样本，则可以将其作为原来数据集特征的主特征分量，如果用在人脸识别领域则可以作为人脸数据集的特征脸具体实现降噪效果和人脸特征脸的代码如下所示：#1-1利用手写字体数据集MNIST对PCA算法进行使用和效果 阅读全文

摘要： sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法，它可以对于数据进行维度降低，实现提高数据计算和训练的效率，而不丢失数据的重要信息，其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示： 阅读全文

摘要： PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现 1、对于主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一个主成分，则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X’的第一主成分，即为原来数据X的第二主成分，循环往复即可。 2、利用PCA算法的原理进行数据的降维，其计算过程的数学 阅读全文

摘要： PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理主要 阅读全文

摘要： python表白实现代码（可视化与动画版）如何优雅而又高大上地对自己的心爱女神表白了? ? ? 试试python表白的实现方式吧，是动画版的哦，保证可以如你所愿 ! ！ ！最终的实现效果如下： 具体实现代码如下：#1-1导入turtle模块进行设计import turtleimport time#1-2画心形圆弧def hart_arc(): for i in range(200): turtle 阅读全文

摘要： 对于随机梯度法的调试，主要是对于损失函数的梯度的计算准确度的判断，即函数中关于各个参数偏导数DJ的计算，主要有两种方式：数学公式计算：利用多元函数的偏导计算，确定出其DJ的向量；（2）导数定义逼近法：利用逼近的方式进行各个参数偏导数的计算 其不同两种方式代码实现如下所示：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#多元线性回归中使用梯度... 阅读全文