随笔分类 - 机器学习
Machine learning 传统算法 ，分类，回归等
摘要：#python计算矩阵的秩、行列式、迹，特征值和特征向量、 import numpy as np a = np.array([[1,1,1], [1,1,10], [1,1,15]]) np.linalg.matrix_rank(a)#返回矩阵的秩 np.linalg.det(a) #返回矩阵的行列
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摘要：numpy.linalg.svd函数 转载自：python之SVD函数介绍 函数：np.linalg.svd(a,full_matrices=1,compute_uv=1) 参数： https://www.cnblogs.com/xym4869/p/11301727.html a是一个形如(M,N)
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摘要：高斯型 ，适合特征值连续值的情况，如鸢尾花的花瓣和花萼的长宽 对于同一个input ，在某个正态分布上所在的区间更接近置信区间中心，对应的Y值大 ，说明它更像是这个label上的某一个样本 Geogebra 模拟 label0： label1： result summary： label0: mea
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10291284.html 一句话概括 在n维度空间中取距离目标点最近的K个样本，如果是分类问题，按照多数投票法取分类结果 如果是回归问题，取平均值 根据二分法衍生出来的K-D（K-Dimension K维度）算法可以加速KN
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9428494.html 数据集D的经验熵H(D) 特征A对数据集D的经验条件H（D|A） 条件熵H(D|A)表示在已知随机变量A的条件下随机变量Y的不确定性 信息增益 （熵能减少的程度） 举例说明计算过程 通过声音粗细和头发
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10181876.html 逻辑斯蒂回归 logistic regression 确定要使用单位阶跃函数作为评价线性输出的评价标准，使得结果要么是1要么是0 LR的损失函数 似然函数 用h(x) = sigmoid(w*x)
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摘要：参考 python机器学习笔记：sklearn库的学习 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/10179741.html 正则化 normalize L2范数正则化 原来的L2范数：对每个样本（每行）求平方和再开方 每个数据除以原来的L2范数，可以保证每一个样本（每一行
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摘要：语音合成 打开百度智能云后台 https://console.bce.baidu.com/ai/?_=1618387956936#/ai/speech/overview/index 参考百度语音合成Demo 贴上完整的Python # coding=utf-8 import sys import j
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摘要：参考 https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11693364.html geogebra 绘制二维高斯函数 u=0,q=1
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摘要：接上篇 [基于Python 3.6 成功安装jupyter notebook ] (https://www.cnblogs.com/boyang987/p/14425993.html) 小问题 如果不对notebook默认启动目录进行配置，系统默认是定位在C:\windows\system32 操作
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摘要：关于 Keras Francois_chollet_Python深度学习 电影评论分类：二分类问题 3.5-classifying-movie-reviews.ipynb 代码运行后存在如下问题， ?可能与成书时间是2017年有关 ，现在是2021年，数据集和接口有更新： 问题1： from ker
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