摘要：官方网站链接 sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.naive_bayes.MultinomialNB sklearn.linear_model.LogisticRegre 阅读全文

摘要：numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园 numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 属性： T：转置，同 transpose() flat：转 1维 size：元素总数 ndim：维度 shape：元组，行与列 方法： axis=0：按照列进 阅读全文

摘要：参考：【351】实数对向量求导公式 参考：【352】矩阵转置性质 参考：机器学习实战教程（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 其他方法可参考 回归算法之线性回归。 参考：通过一个例子快速上手矩阵求导 线性回归的损失函数如下：$$E_b = {(X b - y)^T (X b - y)}$$ 将转置 阅读全文

摘要：参考：矩阵转置 - Wikipedia 对于矩阵 $A$, $B$ 和标量 $c$ 转置有下列性质:$${\displaystyle \left(A^{\mathrm {T} }\right)^{\mathrm {T} }=A\quad }$$转置是自身逆运算。$${\displaystyle (A 阅读全文

摘要：实数对向量求导公式，得到结果的形式与 分母（自变量） 一致，意思就是，自变量是列向量，结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响，这一条是我自己总结的。 公式一：将 $x$ 约掉后，剩下一个跟 $x$ 维度一直的就可以了，所以都是 $a$。 公式二：理解成 $x*x=x^2$ 吧，所以就是 $2x 阅读全文

摘要：参考：机器学习中的线性代数之矩阵求导 参考：Matrix calculus - Wikipedia 矩阵求导（Matrix Derivative）也称作矩阵微分（Matrix Differential），在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。 布局（Layout）：在矩阵求导中有两 阅读全文

摘要： 阅读全文

摘要：参考：NumPy之array-一个程序媛的自我修养-51CTO博客 参考：numpy中数组和矩阵的区别 - jiangsujiangjiang的博客 - CSDN博客 一、使用系统方法 二、用指定的数据填充 阅读全文

摘要：Ref: 文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick Ref: 文本挖掘预处理之TF-IDF Ref: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用（一）：自动提取关键词 Ref: TF-IDF与余弦相似性 阅读全文

摘要：参考：[机器学习入门] 经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始 <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> TOPICBLOGPDFVIDEO 【1】Learning Map（学习导图） blog pdf video 【2】Regression：Case Study ；回归：案例研究 blo 阅读全文

摘要：参考：cnblog中添加数学公式支持 分类参考： 1. 基本功能 MathJax 我的LaTeX入门 MathJax basic tutorial and quick reference 分段函数：矩阵、方程组和分段函数的LaTex表达 矩阵：latex数学公式编写（一）：latex矩阵编写 2.  阅读全文

摘要：Reference: 用scikit-learn和pandas学习线性回归 首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中，获取途径（CSV 文件、Numpy 创建） 将数据分成 X 和 y，X 可以含有多列，也就是多个参数 通过 Linear Regression 计算 获取 inter 阅读全文

摘要：Numpy_01 Numpy_02 Numpy_03 阅读全文

摘要：Reference: An Introduction to Text Mining using Twitter Streaming API and Python Reference: How to Register a Twitter App in 8 Easy Steps Getting Data 阅读全文

摘要：Reference: 决策树方法-对买电脑进行分类预测 Reference: 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用 Reference: python 内建函数 str() 和 repr() 的区别 Reference: Python repr() 函数 阅读全文