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摘要: SVM是什么? 支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二分类模型,它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,间隔最大使它有别于感知机;SVM还包括核技巧,这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的 阅读全文
posted @ 2020-05-01 19:56 西西嘛呦 阅读(519) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 首先得明确逻辑回归与线性回归不同,它是一种分类模型。而且是一种二分类模型。 首先我们需要知道sigmoid函数,其公式表达如下: 其函数曲线如下: sigmoid函数有什么性质呢? 1、关于(0,0.5) 对称 2、值域范围在(0,1)之间 3、单调递增 4、光滑 5、中间较陡,两侧较平缓 6、其导 阅读全文
posted @ 2020-05-01 12:28 西西嘛呦 阅读(1558) 评论(0) 推荐(2)
摘要: 弹性网回归是lasso回归和岭回归的结合,其代价函数为: 若令,则 由此可知,弹性网的惩罚系数恰好为岭回归罚函数和Lasso罚函数的一个凸线性组合.当α=0时,弹性网回归即为岭回归;当 α=1时,弹性网回归即为Lasso回归.因此,弹性网回归兼有Lasso回归和岭回归的优点,既能达到变量选择的目的, 阅读全文
posted @ 2020-04-30 15:00 西西嘛呦 阅读(2150) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 岭回归与多项式回归的最大区别就是损失函数上的区别。岭回归的代价函数如下: 为了方便计算导数,通常也会写成以下形式: 上述式子中w为长度为n的向量,不包括偏置项的系数 θ0,θ是长度为n+1的向量,包括偏置项系数θ0;m为样本数,n为特征数。 岭回归的代价函数仍然是凸函数,因此可以利用梯度等于0的方式 阅读全文
posted @ 2020-04-30 14:08 西西嘛呦 阅读(2151) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Lasso回归于岭回归非常相似,它们的差别在于使用了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从而防止过拟合的效果。但是Lasso之所以重要,还有另一个原因是:Lasso能够将一些作用比较小的特征的参数训练为0,从而获得稀疏解。也就是说用这种方法,在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的目的。 Lass 阅读全文
posted @ 2020-04-29 16:13 西西嘛呦 阅读(9973) 评论(3) 推荐(4)
摘要: 代码来源:https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 首先定义一个基本的回归类,作为各种回归方法的基类: class Regression(object): """ Base regression model. Models the rela 阅读全文
posted @ 2020-04-29 14:45 西西嘛呦 阅读(1210) 评论(2) 推荐(0)
摘要: 比如说现在有这么一段字符串,"print('helloworld')",那么怎么将其转换成python认识的格式运行? s="print('helloworld')" r = compile(s,"<string>", "exec") exec(r) 输出:helloworld 阅读全文
posted @ 2020-04-27 15:25 西西嘛呦 阅读(1765) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、十进制转换成ascii,使用chr函数 chr(65) 输出:'A' 2、ascii转成十进制,使用ord函数 ord('A') 输出:65 阅读全文
posted @ 2020-04-27 15:12 西西嘛呦 阅读(3960) 评论(0) 推荐(1)
摘要: __call__:实现了__call__的对象是可调用的 __repr__:实现了__repr__的对象可以输出对象的相应属性信息 比如说: class Student: def __init__(self,id,name): self.id=id self.name=name def __repr 阅读全文
posted @ 2020-04-27 15:07 西西嘛呦 阅读(409) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、十进制转二进制 bin(10) 输出:'0b1010' 2、十进制转八进制 oct(9) 输出:'0o11' 3、十进制转十六进制 hex(15) 输出:'0xf' 阅读全文
posted @ 2020-04-27 14:48 西西嘛呦 阅读(540) 评论(0) 推荐(0)
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