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2017年8月16日
Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之应用机器学习的建议
摘要: 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第五章应用机器学习的建议,主要介绍了在测试新数据出现较大误差该怎么处理,这期间讲到了数据集的分类,偏差,方差,学习曲线等概念,帮助我们去理解结果,然后做出相应的措施。
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posted @ 2017-08-16 00:06 FANG_YANG
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2017年8月15日
Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络
摘要: 这篇博客主要记录Andrew Ng课程第四章和第五章的神经网络,主要介绍前向传播算法,反向传播算法,神经网络的多类分类,梯度校验,参数随机初始化,参数的更新等等
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posted @ 2017-08-15 16:17 FANG_YANG
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Andrew Ng机器学习课程笔记(三)之正则化
摘要: 这篇博客主要记录Andrew Ng课程第三章正则化的笔记,主要介绍了线性回归和逻辑回归中,怎样去解决欠拟合和过拟合的问题
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posted @ 2017-08-15 15:44 FANG_YANG
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Andrew Ng机器学习课程笔记(二)之逻辑回归
摘要: 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第二章逻辑回归的笔记,主要介绍了梯度下降法,逻辑回归的损失函数,多类别分类等等
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posted @ 2017-08-15 13:33 FANG_YANG
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Andrew Ng机器学习课程笔记(一)之线性回归
摘要: 这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第一章线性回归的笔记,主要介绍了梯度下降法,正规方程,损失函数,特征缩放,学习率的选择等等
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posted @ 2017-08-15 13:19 FANG_YANG
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python机器学习实战(四)
摘要: 这篇notebook是关于机器学习中logistic回归,内容包括基于logistic回归和sigmoid分类,基于最优化方法的最佳系数确定,从疝气病症预测病马的死亡率。
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posted @ 2017-08-15 11:50 FANG_YANG
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2017年8月2日
python机器学习实战(三)
摘要: 这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯,内容包括朴素贝叶斯分类器,垃圾邮件分类,解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度.
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posted @ 2017-08-02 22:36 FANG_YANG
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2017年7月13日
python机器学习实战(二)
摘要: 这篇博客是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型.
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posted @ 2017-07-13 13:09 FANG_YANG
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2017年7月9日
python机器学习实战(一)
摘要: 这篇博客是关于机器学习中监督学习的k近邻算法,将介绍2个实例,分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统.
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posted @ 2017-07-09 11:33 FANG_YANG
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2017年7月2日
如何去破解所有的window和offices(超级全面)
摘要: 本篇博客是分享一个软件,可以所有目前的windows和offices!(亲测过)
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posted @ 2017-07-02 23:06 FANG_YANG
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