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摘要： 1. 分类 1.1 motivation 只有两种分类结果的问题成为二分类问题，通常使用0指代false，1指代true 样本也可分为负样本(negative class)和正样本(positive class)，例如针对邮件是否为垃圾邮件的问题，正常邮件就是负样本，垃圾邮件就是正样本 由此可知，正 阅读全文

摘要： 1. 机器学习中两个主要问题 1.1 回归 1.2 分类 分类是可交换的，可以将狗称为第一类，猫是第二类，也可以反过来。 卷积是可交换的 上式是分类的损失函数，\(y\)是0或1，\(\hat {y} \epsilon [0 , 1]\) 2. 数学过程 上图就是卷积的运算 后证明：若\(u(x) 阅读全文

摘要： 1. 一元线性回归 1.1 原理 \[y = ax + b \]1.2 最小二乘估计 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法 \[\begin{aligned} E_{(w, b)} & =\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\r 阅读全文

摘要： 1. 绪论 学到什么程度： 1.1 基本术语 特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，例如"色泽""根蒂" "敲声"，称为"属性" (attribute) 或"特征" (feature); 样本空间：属性张成的空间称为"属性空间" (attribute space) "样本空间" (samp 阅读全文

摘要： 1. 多元特征 这种具有多个输入特征的线性回归模型被称为，多元线性回归 2. 向量化及Numpy numpy官方说明链接 NumPy 是一个库，它扩展了 python 的基本功能，增加了更丰富的数据集，包括更多数字类型、向量、矩阵和许多矩阵函数。NumPy 和 python 可以无缝协作。Pytho 阅读全文

摘要： Datawhale机器学习地址 1. 监督学习和无监督学习 监督学习有规定的输入输出，无监督学习没有 监督学习的两种主要类型：回归和分类 举例无监督学习： 聚类(clustering algorithm)：例如将搜索界面将相关的新闻关联在一起、找到DNA有共性的分组、分析主要用户需求 异常检测(an 阅读全文

摘要： 详细地址：data100Lecture2 1. 引 1.1 图表的使用 两张图片基于相同数据生成，但是表达的意思、想突出的重点完全不一样 1.2 数据科学生命周期 上图是数据科学生命周期，这节课就将如何收集数据 2. 人口普查和调查 可能会有许多误差，有的人无家可归等等，需要理解数据 3. 取样：定 阅读全文

摘要： 参考链接：博客园主题美化教程 上传图片找地址：postimages 阅读全文

摘要： 4.列表 如有疑问，详见Python语法官方文档 1.新建列表 举个例子： a = [1 , 2 , 3 , 4 , 5] b = a b[0] = 66 print(a , b) 这时输出的a与b的第一个元素均为66，因为这样命令下的a和b为同一个数组 如果只想更改b数组而不改变a的话，即让a和b 阅读全文

摘要： # 1.举例 ## 1.1计算阶乘的函数 ## 1.2 返回数组 ## 1.3 返回字符串 阅读全文