bellum - 博客园

2017年9月25日

摘要：在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度下降法的具体描述，请点击链接：刘建平Pinard梯度下降（Gradient Descent）小结。他已经阅读全文

posted @ 2017-09-25 21:05 bellum 阅读(1066) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月11日

Linux部署机器学习环境

摘要： Linux机器学习环境部署 1. "借鉴AWS，完成Linux机器学习部署" 2. 大型文件传输使用 "winscp" ,点击可以下载阅读全文

posted @ 2017-09-11 10:30 bellum 阅读(232) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月10日

集成算法--stacking

摘要：集成算法 stacking 1. stacking是什么 stacking是各类算法模型的融合堆叠。假设有四种算法A、B、C、D，你用A、B、C三种算法，分为对训练集和测试集训练，生成三组被预测了的新的train和test集，然后在用算法D对其训练，最终生成最终的结果。 2. 细解流程：如何生成新阅读全文

posted @ 2017-09-10 22:16 bellum 阅读(1308) 评论(0) 推荐(0)

2017年9月2日

Pandas库阅读---不常用但有用的函数

摘要： Pandas库阅读 1. "Pandas数据结构" Series Series之间的操作会根据标签自动对齐数据 np.nan 不提供相等 np.nan == np.nan False DataFrame DataFrame.from_records 获取元组的列表或带有结构化dtype的ndarra 阅读全文

posted @ 2017-09-02 22:08 bellum 阅读(153) 评论(0) 推荐(0)

机器学习-调参篇

摘要：机器学习之调参阅读全文

posted @ 2017-09-02 20:17 bellum 阅读(206) 评论(0) 推荐(0)