随笔分类 -  机器学习

上一页 1 2
吴恩达机器学习私人总结（2）
摘要：octave教程和MATLAB类似。octave:11> PS1('>> '）更改提示符 格式化输出：disp(sprintf('6 decimals: %0.6f', a)) 对矩阵A扩充一列A = [A, [100; 101; 102]] 矩阵A合并为一列：A(:) 矩阵求伪逆：https:// 阅读全文
posted @ 2019-05-02 22:57 大浪淘沙、 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
吴恩达机器学习私人总结（1）
摘要：监督学习的回归问题上做了介绍，讲解的是房价问题： 采用的代价函数为全局的误差计算，并将计算的参数结果同时更新，为批梯度下降法。 批梯度下降法在多个参数时的运算过程： 有时候，为了让数据的影响程度，或者说是具有一致性，需要数据预处理，集中在均值0附件即可 在学习率问题上，采用倍数为3从0.001处开始 阅读全文
posted @ 2019-05-02 11:52 大浪淘沙、 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法，机器让我学习（4）
摘要：9-15 9聚类，k均值算法，确定最佳聚类的方法 10凝聚聚类 11基于内容和基于用户的测试、协同过滤、交替最小二乘法 12词袋、NLP 13主题建模分析，如潜在语义分析，潜在狄利克雷分配算法等 14TensorFlow和Keras 15完整的机器学习管道 https://github.com/ba 阅读全文
posted @ 2019-03-23 19:45 大浪淘沙、 阅读(202) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法，机器让我学习（3）
摘要：这个小段的内容主要是朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习的代码，看不懂..........后面的更是看不懂.................. 朴素贝叶斯： scikit-learn提供了伯努利，多项式，高斯三个变体。伯努利是一个二项分布，多项式是离散分布，高斯是连续分布。用在不同的场景里： 伯 阅读全文
posted @ 2019-03-23 17:09 大浪淘沙、 阅读(323) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法，机器让我学习（2）
摘要：这个主要是线性回归和逻辑回归部分，除了前面关于最小二乘法，后面基本都看不懂，只做了记录。 二维线性模型：普通最小二乘法： 1 from __future__ import print_function 2 import numpy as np 3 import matplotlib.pyplot a 阅读全文
posted @ 2019-03-22 22:20 大浪淘沙、 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
机器学习算法，机器让我学习（1）
摘要：机器学习的分类： 有监督学习： 基于连续输出称为回归，如股票预测 基于离散量输出为分类，如数字识别 （常见的有监督学习：回归预测分析，分类；垃圾邮件检测；模式检测；自然语言处理；情绪分析；自动图像分类；自动序列生成等） 无监督的学习： 对象分割，相似性检测，自动标记 强化学习： （不懂啊，是不是还有 阅读全文
posted @ 2019-03-22 17:37 大浪淘沙、 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)

上一页 1 2