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2017年3月14日
神经网络模型的原理
摘要: 深度学习最近火的不行,因为在某些领域应用的效果确实很好,深度学习本质上就是机器学习的一个topic,是深度人工神经网络的另一种叫法,因此理解深度学习首先要理解人工神经网络。 1、人工神经网络 人工神经网络又叫神经网络,是借鉴了生物神经网络的工作原理形成的一种数学模型。下面是一张生物神经元的图示: 生
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posted @ 2017-03-14 09:17 志者之梦
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2017年3月13日
用scikit做特征提取
摘要: 现实世界中多数特征都不是连续变量,比如分类、文字、图像等,为了对非连续变量做特征表述,需要对这些特征做数学化表述,因此就用到了特征提取。 1、分类变量的特征提取 比如城市作为一个特征,那么就是一系列散列的城市标记,这类特征我们用二进制编码来表示,是这个城市为1,不是这个城市为0 比如有三个城市:北京
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posted @ 2017-03-13 14:13 志者之梦
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用随机梯度下降法(SGD)做线性拟合
摘要: 1、综述 scikit-learn的线性回归模型都是通过最小化成本函数来计算参数的,通过矩阵乘法和求逆运算来计算参数。当变量很多的时候计算量会非常大,因此我们改用梯度下降法,批量梯度下降法每次迭代都用所有样本,快速收敛但性能不高,随机梯度下降法每次用一个样本调整参数,逐渐逼近,效率高,本节我们来利用
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posted @ 2017-03-13 12:11 志者之梦
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2017年3月12日
多项式回归
摘要: 撰写日期:2017-03-12 多元真实情况未必是线性的,有时需要增加指数项,也就是多项式回归,现实世界的曲线关系都是通过增加多项式实现的,本节介绍用scikit-learn解决多项式回归问题。 1、住房价格成本 样本 面积(平方米) 价格(万元) 2、绘图 1 import sys 2 reloa
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posted @ 2017-03-12 07:48 志者之梦
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多元线性回归
摘要: 一般情况下,一个因变量是和多个自变量有关的,比如一个商品的价格和原料价格、加工方法、上市时间、品牌价值等有关,也就是多元线性,本节介绍如何用scikit-learn解决多元线性回归问题。 1、多元线性回归模型 方程:Y=Xβ 求解多元线性回归问题就是求解β: 因为X不一定是方阵,所以不能直接β=X-
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posted @ 2017-03-12 07:40 志者之梦
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2017年3月11日
一元线性回归
摘要: 1、概念 一元线性回归是最简单的一种模型,但应用广泛,比如简单地预测商品价格、成本评估等,都可以用一元线性模型,本节主要讲解scikit-learn一元线性回归的使用以及作图说明。 y=f(x)叫做一元函数,回归的意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归
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posted @ 2017-03-11 22:04 志者之梦
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ipython安装ImportError: No module named shutil_get_terminal_size问题
摘要: 解决方法: 修改/usr/local/lib/python2.7/site-packages/IPython/utils/terminal.py中的 from backports.shutil_get_terminal_size import get_terminal_size as _get_te
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posted @ 2017-03-11 20:47 志者之梦
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2017年3月10日
神经网络和SVM比较
摘要: 参考文档: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4OTYwNzk0NA==&mid=2649700392&idx=1&sn=8540506c3263501f3551171b6a6161db&chksm=8803c24fbf744b59dad24bdcdd68d744
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posted @ 2017-03-10 08:50 志者之梦
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2017年3月9日
机器学习知识体系
摘要: 参考文档: http://mp.weixin.qq.com/s/A7jj49qRErvMllhB3ZEiSQ http://www.shareditor.com/bloglistbytag/?tagname=%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%95%99%
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posted @ 2017-03-09 07:58 志者之梦
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从最大似然到EM算法详解
摘要: http://m.blog.csdn.net/article/details?id=41243337&from=timeline&isappinstalled=0
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posted @ 2017-03-09 07:45 志者之梦
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