阅读目录 1. 学习方式 1.1 监督式学习 1.2 非监督式学习 1.3 半监督式学习 1.4 强化学习 2. 算法分类 2.1 回归算法 2.2 基于实例的算法 2.3 正则化方法 2.4 决策树学习 2.5 贝叶斯方法 2.6 基于核的算法 2.7 聚类算法 2.8 关联规则学习 2.9 遗传 ...
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2018-06-18 11:49:57
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弹性网络回归算法是综合lasso回归和岭回归的一种回归算法，通过在损失函数中增加L1正则和L2正则项，进而控制单个系数对结果的影响 ...
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2018-06-12 16:10:10
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179
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets sess=tf.Session() #加载鸢尾花集 iris=datasets.load_i... ...
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2018-06-12 00:45:15
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245
Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的 ...
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2018-05-30 22:50:22
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上面是一个简单的回归算法，下面是一个简单的二分值分类算法。从两个正态分布(N(-1,1)和N(3,1))生成100个数。所有从正态分布N(-1,1)生成的数据目标0；从正态分布N(3,1)生成的数据标为目标类1，模型算法通过sigmoid函数将这些生成的数据转换成目标类数据。换句话讲，模型算法是si ...
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2018-05-29 21:13:03
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187
1、机器学习算法分类： 监督学习监督学习的训练数据包含了类别信息，在监督学习中，典型的问题是分类（Classification）和回归（Regression），典型的算法有Logistics Regression 、BP神经网络算法和相性回归算法。 监督学习流程： 无监督学习 与监督学习不同的是，无 ...
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2018-05-25 11:13:41
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323
补课初衷：工作对算法能力的要求越来越高，减少刷剧刷微博的时间。所以想在2018年补基础算法的课，提高自己的同时打发一下时间。不一定在接下来的日子能够补完，看到哪里算哪里。 补课方法：结合应用，论文，数据，慢慢实现慢慢模拟慢慢总结。 内容包括 1.图算法； 2.优化算法； 3.分类/回归算法； 4.频 ...
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2018-05-18 00:33:31
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一.线性回归算法原理推导 1.误差项分析 2.似然函数求解 3.目标函数推导 4.线性回归求解 ...
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2018-05-15 00:18:24
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160
1）输出数据的类型 分类输出的数据类型是离散数据，也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过，这里的预测结果是考试通过，或者不通过，这2种离散数据。 回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数，这里的预测结果分数，是连续数据。 2）第2个区别是我们想要通过机器学 ...
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2018-05-14 10:30:48
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逻辑回归算法。 逻辑回归是机器学习从统计学领域借鉴的另一种技术。它是二进制分类问题的首选方法(有两个类值的问题)。 Logistic回归就像线性回归，目标是找到权重每个输入变量的系数值。 与线性回归不同的是，对输出的预测用一个叫做logistic函数的非线性函数来进行转换。 logistic函数看起 ...
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2018-05-10 20:23:22
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182
