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手撸机器学习算法 - 逻辑回归
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法:逻辑回归,是的,你没有看错,虽然它名字里有回归,但是它确实是个分类算法,作为除了感知机以外,最最最简单的分类算法,下面我们把它与感知机对比来进行学习; 从决策边界上看 感知 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-24 18:35:36    阅读次数:0
【路径规划】基于matlab GUI多种蚁群算法栅格地图路径规划【含Matlab源码 650期】
一、简介 1 蚁群算法的提出 蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来寻找优化路径的机率型算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中提出,其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。遗传算法在模式识别、神经网络、机器学习、 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-24 17:59:46    阅读次数:0
机器学习sklearn(三十二):算法实例(一)分类(一)分类决策树(一)简介
1 概述 1.1 决策树是如何工作的 决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法,它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则,并用树状图的结构来呈现这些规则,以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解,适用各种数据,在解决各种问题时都有良好表现,尤其是以树模型为核心的各种集 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-23 16:38:22    阅读次数:0
python实现决策树分类
上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文。 原始数据集: 变化后的数据集在程序代码中体现,这就不截图了 构建决策树的代码如下: ? #coding :utf-8 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-22 18:29:30    阅读次数:0
机器学习sklearn(二十二): 模型评估(二)交叉验证:评估估算器的表现(二)计算交叉验证的指标
计算交叉验证的指标 使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用 cross_val_score 辅助函数。 下面的示例展示了如何通过分割数据,拟合模型和计算连续 5 次的分数(每次不同分割)来估计 linear kernel 支持向量机在 iris 数据集上的精度: >>> from skle ...
分类:其他好文   时间:2021-06-20 17:46:16    阅读次数:0
机器学习sklearn(十五): 特征工程(六)特征选择(一)主成分分析PCA
1. 准确的PCA和概率解释(Exact PCA and probabilistic interpretation) PCA 用于对具有一组连续正交分量(Orthogonal component 译注: 或译为正交成分,下出现 成分 和 分量 是同意词)的多变量数据集进行方差最大化的分解。 在 sc ...
分类:其他好文   时间:2021-06-20 17:35:34    阅读次数:0
机器学习sklearn(十一): 数据处理(六)非线性转换
有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换,从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换,分位数变换平滑了异常分布,并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换,其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-19 19:31:43    阅读次数:0
聚焦 | 数据湖分析如何面向对象存储OSS进行优化?
简介: 最佳实践,以DLA为例子。DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台,比传统Hadoop至少节约50%的成本。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源(OSS、HDFS、DB、DW)的统一视图,引入多租户、元数据发现,追求边际成本为0,免费提供使用。DLA Lakehou ...
分类:其他好文   时间:2021-06-18 20:06:29    阅读次数:0
Hoeffding不等式简介
1 Hoeffding不等式 Hoeffding不等式是非常有用的一个不等式,在机器学习、统计学等领域,都发挥着巨大的作用。 它的思想与Markov不等式有些类似,我们先给出它的形式: Hoeffding不等式:$Y_1,\ldots,Y_n$为独立观测,\(E(Y_i)=0\),\(a_i\leq ...
分类:其他好文   时间:2021-06-15 17:41:59    阅读次数:0
机器学习任务攻略
56层只要把前20层参数河这个20层的参数一样,后面36层就什么都不做,只复制前一层的输出就好;所以56层一定可以做大20层的network做的事情;56层比20层的弹性更大,多以没有道理做的没有20层的好。所以此处不是overfitting,也不是model bias,因为56层network弹性 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-13 10:19:25    阅读次数:0
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