#coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score import ... ...
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2017-10-23 21:39:16
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#coding=utf8 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.model_selection import cross_val_score import ... ...
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2017-10-23 18:29:13
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一、 1.counter-reset：F44；计数器重置，默认值为0 2.counter-increment：F44；计数器自增，每次+1 3.content：counter（F44）；输出当前计数器的值 二、 1.background：linear-gradient（角度或方向，起始颜色，结束颜色 ...
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2017-10-22 21:11:21
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如上图所示，如果用逻辑回归来解决这个问题，首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数g(x)。这里g仍是s型函数（即 ）。我们能让函数包含很多像这的多项式，当多项式足够多时，那么你也许能够得到可以分开正样本和负样本的分界线，如图下粉红色分界线所示： 当只有两项时，比如x1、x2,这种方法能够得到 ...
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2017-10-22 00:08:10
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一、响应式 <head> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-s ...
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2017-10-20 21:39:21
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Regression-Case Study (Regression可以做很多事情，例如Stock Market Forecast、Self-driving Car、Recommendation等等 ，在这里是通过预测宝可梦（pokemons）进化后过的CP值（战斗力），来说明Regression) ...
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2017-10-20 16:51:50
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一、简单的多元线性回归： data.txt 回归代码： 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理，去掉一些偏差数据的影响。 1、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归 ...
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2017-10-20 16:05:22
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activity_main.xml布局 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:la ...
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2017-10-20 14:12:11
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论文参考：Deep Sparse Rectifier Neural Networks (很有趣的一篇paper） 起源：传统激活函数、脑神经元激活频率研究、稀疏激活性 传统Sigmoid系激活函数 传统神经网络中最常用的两个激活函数，Sigmoid系（Logistic-Sigmoid、Tanh-Si ...
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2017-10-20 10:05:25
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一、纲要 机器学习的定义 监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 回归问题(regression problem)与分类问题(classification problem) 鸡尾酒宴问题 单变量线性回归问题 二、概念介绍 1.什么 ...
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2017-10-18 09:59:44
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