逻辑斯蒂回归主要用于二分类，推广到多分类的话是类似于softmax分类。求 上述问题可以通过最大化似然函数求解。 上述问题可以采用最小化logloss进行求解。 一般地，我们还需要给目标函数加上正则项，参数w加上l1或者l2范数。 LR适合大规模数据，数据量太小的话可能会欠拟合（考虑到数据通常比较稀 ...
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2019-08-18 17:52:13
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1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下 ...
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2019-08-17 15:05:06
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//2019.08.17 #支撑向量机SVM(Support Vector Machine)1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、支撑向量机SVM有两种：Hard ...
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2019-08-17 14:23:06
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本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！ 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热 ...
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2019-08-08 11:44:01
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(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2019-08-02 20:16:08
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支持向量机是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，它在解决小样本、非线性以及高维度模式识别中表现出许多优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其目的就是通过对学习样本来求解最大间隔的超平面。 ...
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2019-08-01 22:42:57
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弄懂SVM支持向量机的原理以后开始代码演练： 具体的分类思想，注释的很清楚了。 ...
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2019-07-31 21:55:08
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今日学习打开，支持向量机 今天给大家带来的是支持向量机，在深度学习出现以前，SVMs还是非常流行的。 SVM有3要点：间隔，对偶，核技巧 主要有hard-margin SVM，soft-margin SVM，kernel SVM3种类型。 其中，核技巧有Linear kernel, Polynomi ...
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2019-07-31 01:19:08
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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 import pandas as pd 导入一个用于读取csv数据的容器 from sklearn.model_selection import train_test_split 用于数据集划分的模块 ...
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2019-07-24 09:30:24
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五，论文研读 论文名称：陈子健，朱晓亮.基于教育数据挖掘的在线学习者学业成绩预测建模模型. 研究对象从教育数据中挖掘影响在线学习者成绩学业成绩的因素并构建分类预测模型。 研究动机学业成绩的预测和评价是全世界教育研究者共同关注的话题，如何对在线学习者的学业成绩进行预测便于提供预警和其他干预措施。 文献 ...
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2019-07-23 21:22:45
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