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断剑重铸之日,即是归来之时
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2017年12月5日
K-means 算法
摘要: 本文是对k-means算法整理的一篇学习笔记,参考自吴恩达的机器学习视频,希望对刚起步的小伙伴有帮助
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posted @ 2017-12-05 18:48 ML小菜鸟
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2017年11月19日
神经网络学习笔记-入门篇*
摘要: 本文结合吴恩达课程,梳理了神经网络中的知识点,适合作为神经网络入门的资料进行学习。
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posted @ 2017-11-19 16:20 ML小菜鸟
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2017年11月13日
ML - 特征选择
摘要: 本文介绍了决策树中的特征选择技术(信息增益/信息增益比,基尼系数),然后结合sklearn库介绍了ANOVA和Chi-square用于特征选择的原理和使用。
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posted @ 2017-11-13 14:21 ML小菜鸟
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2017年11月10日
python常用库函数 - 备忘
摘要: 本文描述了 正则模块re、参数解析模块argparse、分词工具jieba 的一些简单使用方法。(未完待补充)
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posted @ 2017-11-10 11:36 ML小菜鸟
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ML神器:sklearn的快速使用
摘要: 本文从传统的机器学习工作流程出发,整理了在ML每一步中经常或可能用到的sklearn函数,希望本文可以帮助刚入门的小伙伴快速开始你的sklearn机器学习之旅。
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posted @ 2017-11-10 10:54 ML小菜鸟
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2017年11月7日
分类算法 - 朴素贝叶斯
摘要: 本文介绍了朴素贝叶斯及其涉及到了一些数学方法(这篇写的不怎么好,推荐去看看《统计学习方法》)
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posted @ 2017-11-07 16:06 ML小菜鸟
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2017年11月6日
离散型特征编码方式:one-hot与哑变量*
摘要: 本文我们简单介绍了one-hot编码和哑变量编码是如何进行编码过程的,然后又分析了它们各自的特征,最后讨论了它们是如何提升线性模型的非线性能力的。
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posted @ 2017-11-06 17:13 ML小菜鸟
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2017年11月5日
LR多分类推广 - Softmax回归*
摘要: 本文主要主要讨论了softmax的代价函数及其梯度的求解过程,最后给出了之于多分类任务的选型意见
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posted @ 2017-11-05 17:33 ML小菜鸟
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2017年11月4日
细品 - 过拟合与模型选择*
摘要: 我们介绍了过拟合和欠拟合出现的原因以及解决方案;然后我们对正则化进行了详细的说明,其中重点讨论了L1、L2正则的特性,以及出现该特性的原因
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posted @ 2017-11-04 17:04 ML小菜鸟
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2017年10月30日
特征提取方法: one-hot 和 TF-IDF
摘要: 本文简单介绍了文本特征表示的两种常见方法one-hot和TF-IDF,以及对其优缺点进行了分析。
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posted @ 2017-10-30 19:58 ML小菜鸟
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