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2017年3月21日
流水的算法,铁打的损失函数/MLE
摘要: 机器学习算法可以说是不少的,如果死记硬背的话,只能当时记得推导过程和步骤,过一段时间就又想不起来了,只能依稀记得一些影子。所以,应该找到算法的一些通用的方法来理解算法的思路以及推导过程。 我认为,最大似然估计和损失函数,就是机器学习算法的通用框架,是掌握机器学习算法的钥匙。 以下,用实际算法来证实这
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posted @ 2017-03-21 11:38 xubling
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2017年3月20日
1.回归导图
摘要: 上一周将各种算法总结完毕,干货满满啊!要准备笔试了,现在没有太多时间敲出来总结,先一天更新一张思维导图自己看,有时间再写总结给大家看!
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posted @ 2017-03-20 21:08 xubling
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2017年3月15日
如何离线Windows server 2008R2 激活教程?
摘要: 服务器离线激活,可是费了老大劲了,不过最后还不是离线激活,还必须联网,也或许你运气好,不联网也能激活。 如果由于种种原因不能有线的话,那就可以试试这种方法了。 1.首先,开启无线LAN服务。(不会开启就当我没说) 2.下载几个神器 对了,需要有个随身wifi。我的是360随身wifi2代。一般ser
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posted @ 2017-03-15 23:18 xubling
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2017年3月12日
对于那些希望能够彻底了解这个世界的人来说,没有什么比数据更有威力了。
摘要: 对于那些希望能够彻底了解这个世界的人来说,没有什么比数据更有威力了。————《魔鬼经济学》
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posted @ 2017-03-12 17:08 xubling
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1.线性回归、Logistic回归、Softmax回归
摘要: 本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有。不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 给定一些数
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posted @ 2017-03-12 14:15 xubling
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2017年3月11日
机器学习算法思维导图总结篇
摘要: 学习机器学习零零散散将近1年之久,期间也想做各种方式的总结、笔记,但因总总原因没能写出一个系列,加上当时理解尚浅、主次分不清,所以写笔记也就作罢。自己在草稿纸上推导,也是写完就扔。一路曲曲折折,踩了很多的坑,但总算有些许收获。面临毕业找工作,对机器学习也挺感兴趣,要找这方面的工作,所以,做此总结。一
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posted @ 2017-03-11 22:33 xubling
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2017年3月5日
np.random.seed(0)的作用:作用:使得随机数据可预测。
摘要: 当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数 也就是说,每次想获得与上次相同的随机数,seed后的数字应该相同! http://blog.csdn.net/a821235837/article/details/52839050
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posted @ 2017-03-05 22:46 xubling
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2017年2月23日
样本不平衡的常用处理方法 也给小象学院的邹老师打个广告,讲得真不错
摘要:
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posted @ 2017-02-23 21:11 xubling
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2017年1月10日
Python里面的负号的各种神奇用法?来填坑啦
摘要: 1.x.reshape(-1,2) x = np.linspace(1,10,10) x.reshape(-1,2) reshape(-1,2)里-1的应该是不管多少行,按两列算,行数自动算出。同理,reshape(2,-1)会自动算出列数。如果不能整除给出的那个正数的话就会报错。负数等同于-1 这
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posted @ 2017-01-10 13:59 xubling
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小白如何将代码上传到github上?
摘要: 网上已经有很多关于这个的教程,有一步步操作的,但有些感觉已经颇旧了。现在更新一个最新版的github小白教程。尽管以后此教程也会变成旧的,至少在这一段时期,本文还是最新的。就按照github官网上教程流程翻译成我们小白都能看得懂的吧。 官网的教程地址:https://help.github.com/
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posted @ 2017-01-10 13:50 xubling
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