监督学习 非监督学习：学习结构化知识 强化学习 监督学习: 线性回归模型：输出y是连续的 Logistic回归模型（实际上不是回归问题，是分类问题）：输出y是0，1离散的 Logistic回归模型： Sigmoid函数：将任何输入变成0与1之间的输出，也用来表示概率 softmax函数：将多个输入变 ...
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2018-05-08 19:33:31
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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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实现的是预测 低 出生 体重 的 概率。尼克·麦克卢尔（Nick McClure）. TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. ...
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2018-05-06 00:20:39
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logistic回归实现预测病马死亡率 python3已经实现 代码还在更新中 写完全部注释以后在贴上来 结果如下： 考虑到数据缺失问题，这个结果并不差 注意几个方法和概念 分类函数，梯度上升法，随机梯度上升法，改进的随机梯度上升法 ...
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2018-05-03 20:50:46
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1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。 2）线性回归要求因变量是连续性数值变量，而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3）线性回归要求自变量和因变量呈线性关系，而logistic回归不要求自变量和因变量呈线性关系 4）logistic回归是分析因变量取某 ...
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2018-04-30 14:32:23
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机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN) -小白入坑笔记 https://blog.csdn.net/ssdut_209/article/details/50938413 ...
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2018-04-28 23:44:34
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一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入，可以使用logistic回归。logistic回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层函数映射，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)函数来预测。 下面介绍一个线性逻辑回归的案例，这里被用 ...
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2018-04-25 22:10:48
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logistic回归 很多时候我们需要基于一些样本数据去预测某个事件是否发生，如预测某事件成功与失败，某人当选总统是否成功等。 这个时候我们希望得到的结果是 bool型的,即 true or false 我们最先想到的是通过最小二乘法求出线性回归模型， 即 Y = WTX = w0x0 + w1x1 ...
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2018-04-20 16:09:41
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```python
from numpy import *
from os import listdir
import operator def createDataSet(): group = array([[1.0, 1.1], [1.0, 1.0], [0, 0], [0, 0.1]]) la... ...
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2018-04-20 00:16:23
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数据是很重要的，机器学习实战的源代码提供了数据，这点是非常好的 将图像转化为文本，读进向量里，就可以使用前面写的分类器 理解程序没有什么问题，很多函数前面也都学习过了，这里学习一下读取一个文件夹里的所有文件名 使用listdir()需要从os模块导入 os.listdir() 方法用于返回指定的文件 ...
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2018-04-12 20:48:54
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