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2021年2月18日
线性回归
摘要: 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点:只有一个自变量的情况称为单变量回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 损失函数 总损失定义为: y_i为第i个训练样本的真实值 h(x_i)为第i
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posted @ 2021-02-18 00:00 ziyuliu
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2021年2月10日
集成学习方法之随机森林
摘要: 集成学习方法之随机森林 什么是集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。 什么是随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的
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posted @ 2021-02-10 00:28 ziyuliu
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2021年2月8日
决策树
摘要: 认识决策树 决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 怎么理解这句话?通过一个对话例子 想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断!!!!!!!!! 决策树分类原理详解 为了更好理解决策树具体怎么分类的,我们通过一
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posted @ 2021-02-08 00:43 ziyuliu
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2021年2月6日
朴素贝叶斯算法
摘要: 朴素贝叶斯分类方法 概率基础 概率(Probability)定义 概率定义为一件事情发生的可能性 扔出一个硬币,结果头像朝上 某天是晴天 P(X) : 取值在[0, 1] 条件概率与联合概率 联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率 记作:P(A,B) 特性:P(A, B) = P(A)P(
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posted @ 2021-02-06 22:47 ziyuliu
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第十讲 让机器像人类一样学习--强化学习-----学习总结
摘要: 00
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posted @ 2021-02-06 17:26 ziyuliu
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第九讲 深层次学习的艺术--深度学习-----学习总结
摘要: 00
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posted @ 2021-02-06 17:24 ziyuliu
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第八讲 来自维数的诅咒--维度灾难-----学习总结
摘要: 00
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posted @ 2021-02-06 17:22 ziyuliu
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2021年2月5日
模型选择与调优---交叉验证与网格搜索
摘要: 为什么需要交叉验证 交叉验证目的:为了让被评估的模型更加准确可信 什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成5份,其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果,取平均值作为最终
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posted @ 2021-02-05 17:15 ziyuliu
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2021年2月4日
分类算法-----K-近邻算法
摘要: 定义 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离 K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbor
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posted @ 2021-02-04 23:34 ziyuliu
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第七讲 摸着石头过河,蒙着眼睛爬山--最优化-----学习总结
摘要: 第七讲 摸着石头过河,蒙着眼睛爬山--最优化
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posted @ 2021-02-04 23:28 ziyuliu
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