随笔分类 - machine learning
摘要：1. CART剪枝介绍 CART 剪枝算法从完全生长的决策树的底端剪去一些子树，使决策树变小（模型简单），从而能够对未知数据有更准确的预测。CART剪枝算法由两步组成：首先从生成算法产生的决策树$T_0$底端开始不断剪枝，直到$T_0$的根节点，形成一个子序列${T_0,T_1,T_3,.....T
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摘要：对自编码器的理解： 对于给定的原始输入x，让网络自动找到一种编码方式（特征提取，原始数据的另一种表达），使其解码后的输出x'尽可能复现原始输入x。 知乎参考：https://www.zhihu.com/question/41490383 UFLDL : http://deeplearning.sta
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摘要：CNN是个什么鬼：https://www.zhihu.com/question/52668301 就是这样GAN : https://zhuanlan.zhihu.com/p/27199954
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摘要：可以参考这篇博文，很不错：http://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064
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摘要：作者：知乎用户链接：https://www.zhihu.com/question/41252833/answer/108777563来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 熵的本质是香农信息量()的期望。 现有关于样本集的2个概率分布p和q，其中p为真实分布，
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摘要：1.利用Logistic regression 进行分类的主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，即寻找最佳拟合参数集，然后进行分类。 2.利用梯度下降找出最佳拟合参数 3.代码实现 结果： the error rate of this test is:0.522388 the error
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摘要：本文介绍了Alex net 在imageNet Classification 中的惊人表现，获得了ImagaNet LSVRC2012第一的好成绩，开启了卷积神经网络在cv领域的广泛应用。 1.数据集 ImageNet [6], which consists of over 15 million l
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摘要：# coding: utf-8 # In[128]: get_ipython().magic(u'matplotlib inline') import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import seaborn as sns sns.set_style('whitegrid') pd.set_option('display....
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摘要：在线性回归的基础上加上正则项：
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摘要：利用python实现简单的线性回归对房屋面积进行预测 注：在这里只是简单的利用LMS Loss Function 和 GD对Linear Regression进行了编写，并没有预测
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摘要：一 ID3算法的大致思想 基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树来进行学习的。我们首先思考的是树的构造从哪里开始，这就涉及到选择属性进行树的构造了，那么怎样选择属性呢？为了解决这个问题，我们使用统计测试来确定每一个实例属性单独分类训练样例的能力，把分类能力最好的属性作为树根节点的测试。然后为根节点
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摘要：一 算法原理：已知一个训练样本集，其中每个训练样本都有自己的标记（label）,即我们知道样本集中每一个样本数据与所属分类的对应关系。输入没有标记的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中的数据对应的特征进行比较，然后提取样本集中特征最相似数据的分类标记。一般的，我们选择样本集中前k个最相似的数据分类
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