参考资料 <PYTHON_MACHINE_LEARNING> chapter3 A Tour of Machine Learning Classifers Using Scikit-learn 引言 在我们进行分类的时，所取样本中的特征值一般都分布在实数域，但是我们想得到的往往是一个在 [0,1] ...
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2018-05-09 20:52:52
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代码来源于：tensorflow机器学习实战指南（曾益强 译，2017年9月）——第七章：自然语言处理 代码地址：https://github.com/nfmcclure/tensorflow-cookbook 解决问题：使用“词袋”嵌入来进行垃圾短信的预测（使用逻辑回归算法） 步骤如下： step ...
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2018-05-07 17:43:53
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这篇文章主要给大家介绍了关于python中matplotlib实现最小二乘法拟合的相关资料，文中通过示例代码详细介绍了关于最小二乘法拟合直线和最小二乘法拟合曲线的实现过程，需要的朋友可以参考借鉴，下面来一起看看吧。 前言 最小二乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着 ...
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2018-05-05 21:13:30
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数学模型，假如需要到银行贷款，根据贷款额度计算，有年龄，工资，资产等影响因子，这里转化为数学的话就是： 现在我们就是为了拟合一个平面做出来的图，可是这个拟合的理论值就和现实中的结果产生了差异，现在我们通过统计学中误差计算的方法，我们认为每一个误差是独立同分布，并服从均值为零方差为斯塔平方的高斯分布。 ...
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2018-05-01 13:57:18
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一、线性回归算法的简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2018-04-29 22:05:37
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线性回归 线性回归(linear regression)是最简单的模型，通过学习一个线性模型来预测输出值。多元线性回归可表示为$$f(x_i)=w^Tx_i+b$$根据最小二乘法，寻找最优$$\hat{w}^*=argmin(y-W\hat{w})^T(y-X\hat{w})$$ ...
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2018-04-05 14:34:00
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赛题： 1，描述 两个问题，预测、装箱； 程序输入（程序提交，后台给出以下文件）：“input” 某次程序执行的目的（需要预测的虚拟机种类；预测的起始时间；服务器物理配置；需要装箱的属性（CPU或内存）） “TrainingData”训练数据集； “TestData”测试数据集（判断预测准确性）； ...
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2018-03-27 18:52:46
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这里有两组数据：X1、X2。 需要得到的结论是Y 拟合上面的平面： 误差分析： 附：高斯分布（正态分布） 化简： 最后化简的结果就是我们希望得到的： 评估： ...
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2018-03-26 22:35:23
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决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-learn ...
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2018-03-04 16:12:14
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参见原书2.1-2.2节 新数据集就像一个包装好的礼物，它充满了承诺和希望！ 但是直到你打开前，它都保持神秘！ 一、基础问题的架构、术语，机器学习数据集的特性 通常，行代表实例，列代表属性特征 属性，实例中用于预测的数据其他名称：预测因子 特征 独立变量 输入 标签，需要预测的数据其他名称：结果 目 ...
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2018-03-04 13:00:14
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