这部分内容没有固定主题，不定期更新，都是些零碎的，我觉得有必要记一笔的知识。希望能对其他人也有所帮助。 sklearn.feature_selection 里的 F_regression 特征选择方法众多，sklearn 的特征选择模块里给出了几种非常简易高效的方法。针对回归问题，sk ...
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2018-08-23 02:09:12
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一、初级介绍篇 1.用Python，TensorFlow和Keras进行深度学习（作者Sandipan Dey） 作者粗略介绍了Logistic Regression、SGD（with momentum、RMSprop的公式其Python实现）以及使用Python、Keras搭建神经网络进行手写数字 ...
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2018-08-21 21:05:35
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show the code: 参考的是sklearn中的样例: Gradient Boosting regression — scikit-learn 0.19.2 documentation 画出的图如下所示： ...
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2018-08-15 20:28:01
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"""逻辑回归中的Sigmoid函数""" """逻辑回归中的Sigmoid函数""" import numpy as np import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pyplot as plt def ...
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2018-08-11 12:59:51
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一 Deep Leraning 的发展 二 深度学习的三大步骤 Step 1: Neural Network 每一个Logistic Regression 就是一个Neuron,不同的连接方式构成不同的Network。 Network 的连接方式有很多，而 Full Connect Feedforw ...
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2018-08-01 22:13:43
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一 概述 Logistic Regression的三个步骤 现在对为什么不使用均方误差进行分析（步骤二的） 由上图可以看出，当距离目标很远时，均方误差移动速率也很慢，不容易得到好的结果。 Discriminative（Logstic） v.s. Generative（Gaussion） 两种方法的m ...
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2018-07-31 19:29:27
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No.1. 线性回归算法的特点 No.2. 分类问题与回归问题的区别 上图中，左侧为分类问题，右侧为回归问题。左侧图中，横轴和纵轴表示的都是样本的特征，用不同的颜色来作为输出标记，表示不同的种类；左侧图中，只有横轴表示的是样本特征，纵轴用来作为输出标记，这是因为回归问题所预测的是一个连续的数值，无法 ...
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2018-07-19 17:32:49
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逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型 >b 建立代价函数 > c 优化方法迭代求出最优的模型参数 >d 验证求解模型的好坏。 1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法。通常作为分类算法，一般用于解决二分类问题。 线性回归 ...
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2018-07-19 13:38:19
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逻辑回归（Logistic Regression） 一、行业算法应用率 具统计，2017年，除了军事和安全领域，逻辑回归算法是在其它所有行业使用最多了一种机器学习算法； Logistic Regression（逻辑回归） Decision Trees（决策树） Random Forests（随机森林 ...
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2018-07-15 12:04:52
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模型表达（model regression） 1. 用于描述回归问题的标记 m 训练集（training set）中实例的数量 x 特征/输入变量 y 目标变量/输出变量 (x,y) 训练集中的实例 (x(i),y(i)) 第i个观察实例 h 机器学习算法中的解决方案和函数，即假设（hypothes ...
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2018-07-13 22:48:58
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