摘要：
倒数代表方向，步长代表行动，小心翼翼，如履薄冰，方可成巅峰。 阅读全文
posted @ 2021-01-09 11:09
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摘要：
梯度下降（最速下降法） 梯度下降法是一个最优化算法，通常也称为最速下降法。最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现在已经不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。最速下降法是用负梯度方向为搜索方向的，最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。可以用于 阅读全文
posted @ 2021-01-07 21:47
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摘要：
1.过拟合 当样本特征很多，样本数相对较少时，模型容易陷入过拟合。为了缓解过拟合问题，有两种方法： 方法一：减少特征数量（人工选择重要特征来保留，会丢弃部分信息）。 方法二：正则化（减少特征参数的数量级）。 2.正则化（Regularization） 正则化是结构风险（损失函数+正则化项）最小化策略 阅读全文
posted @ 2021-01-07 20:52
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摘要：
经典机器学习算法，他们最本质的区别是分类思想（预测y的表达式）不同，有的是基于概率模型，有的是动态规划，表象的区别就是最后的损失函数不同。 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数，经验风险损失函数反映的是预测结果和实际结果之间的差别，结构风险损失函数则是经验风险损失函数加上正则项(L0、L1 阅读全文
posted @ 2021-01-07 20:37
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摘要：
首先理解范数的概念 L1、L2这种在机器学习方面叫做正则化，统计学领域的人喊她惩罚项，数学界会喊她范数。 范数(norm)是数学中的一种基本概念。在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小 阅读全文
posted @ 2021-01-07 20:25
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在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Pos 阅读全文
posted @ 2021-01-07 19:35
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摘要：
多项式回归案例： 结论：不是阶数越多越好，容易过拟合 使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造。 它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab, b^2）。 PolynomialFeat 阅读全文
posted @ 2021-01-07 19:33
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conda create -n env-name python=3.8 阅读全文
posted @ 2020-10-18 13:56
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https://baike.baidu.com/item/%E5%9C%B0%E7%90%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B3%BB%E7%BB%9F/171830?fromtitle=GIS&fromid=31541&fr=aladdin 同义词 GIS（地理信息系统）一般指地理信 阅读全文
posted @ 2020-06-05 16:24
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美国环境系统研究所公司（Environmental Systems Research Institute, Inc. 简称ESRI公司）成立于1969年，总部设在美国加利福尼亚州雷德兰兹市，是世界最大的地理信息系统技术提供商。在全美各地都设有办事处，世界各主要国家均设有分公司或者代理，全球员工总数超 阅读全文
posted @ 2020-06-05 14:15
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