github地址 机器学习概述 | 01 Matplotlib | 02 Numpy | 03 Pandas | 04 K-近邻算法 | 05 线性回归 | 06 逻辑回归 | 07 决策树算法 | 08 集成学习 | 09 聚类算法 | 10 ...
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2020-12-28 10:57:41
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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图源：unsplash任意的机器学习问题都可以应用多种算法，生成多种模型。例如，垃圾邮件检测分类问题可以使用多种模型来解决，包括朴素贝叶斯模型、逻辑回归模型和像BiLSTMs这样的深度学习技术。拥有丰富的选择是好的，但难点在于，如何决定在生产中实现哪个模型。虽然我们有许多性能指标来评估一个模型，但为每个问题实现每个算法是不明智的。这需要大量的时间和大量的工作，因此，知道如何为特定的任务选择正确的算
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2020-12-21 11:49:01
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一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小 ...
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2020-12-09 11:58:12
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GAN的数学推导前面我们讲了一下GAN的基本思想，最近看了一下GAN的论文，又恰好看到了李宏毅老师的课程，感觉里面的数学推导很有意思，所以准备写下来以备之后查阅。首先需要一点预备知识，KLdivergence，这是统计中的一个概念，是衡量两种概率分布的相似程度，其越小，表示两种概率分布越接近。对于离散的概率分布，定义如下对于连续的概率分布，定义如下根据我们之前讲的内容，我们要做的事情就如下图所示我
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2020-11-27 11:27:18
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1.、素数测试问题 数学原理 Wilson定理：对于给定的正整数n，判定n是一个素数的充要条件是(n-1)! -1(mod n)。 费尔马小定理：如果p是一个素数，且0<a<p，则a^(p-1)1(mod p)。 例如67是一个素数，则2^66mod67=1.利用费尔马小定理，对于给定的正整数n,可 ...
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2020-11-24 13:02:02
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阿里云机器学习PAI介绍Summer久石譲-「菊次郎の夏」オリジナル?サウンドトラック机器学习大致可以分三类：有监督学习：指每个样本都有对应的期望值，通过模型搭建，完成从输入的特征向量到目标值的映射，典型的例子是回归和分类问题，例如：逻辑回归、随机森林、决策树。无监督学习：指在所有的样本中没有任何目标值，期望从数据本身发现一些潜在的规律，例如一些简单的聚类K-means、DBSCAN等。增强学习：
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2020-11-16 13:20:47
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Rosenbaltt在1957年，于Cornell航空实验室所发明的一种人工神经网络。 ”神经网络“听上去名字特别高大上，以下从简单的数学原理来说明神经网络之感知机，进入快速理解神经网络算法的基础原理。 感知机：有n个输入数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出。很容易解决与、 ...
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2020-11-01 10:16:19
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是新朋友吗？记得先点蓝字关注我哦～一、逻辑回归简介逻辑回归又称Logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1）。例如：一个垃圾邮件过滤系统，x是邮件的特征，预测的y值就是邮件的类别（是垃圾邮件还是正常邮件）。对于类别我们通常称为正类（positiveclass）和负
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2020-09-10 22:48:59
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逻辑回归 一、什么是逻辑回归 是用于处理因变量为分类变量的回归问题，常见的是二分类或二项分布问题，也可以处理多分类问题，它实际上是属于一种分类方法。主要思想是用最大似然概率方法构造方差，为最大化方差，利用牛顿梯度上升求解方差参数。 优缺点如下： 1 优点：计算代价不高，易于理解和实现。 2 缺点：容 ...
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2020-08-07 12:31:57
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