有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型拟合函数4.测试：运行最小二乘算法，计算 w 和 b5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（最小二乘法代码实现） 0.引入依赖 import num ...
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2019-05-18 09:58:21
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无监督学习--聚类模型--K 均值0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.算法实现3.测试 无监督学习--聚类模型--K 均值 0.引入依赖 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 这里直接 sklearn 里的数据集from sklear ...
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2019-05-18 09:38:51
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有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试：运行梯度下降算法，计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（梯度下降法代码实现） ...
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2019-05-18 09:35:15
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有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试 有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN） 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析 ...
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2019-05-18 09:25:12
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有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn 库代码实现）0.引入依赖1.导入数据（data.csv）2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试：运行算法，从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型（调用 sklearn ...
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2019-05-18 09:19:30
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1、机器学习分类 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 遗传算法 2、神经网络 一种基于传统统计学的模型，由大量的神经元与其关系构成。常用来对复杂的输入和输出关系进行建模 误差反向传递：给出信号，得到经过神经网络算法之后的结果（信号正向传播），再根据结果来修改神经网络中的神经元强度（信号反向 ...
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2019-05-15 22:54:31
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定义：监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成，然后运用学习算法，算出更多的正确答案。术语叫做回归问题 例：一个学生从波特兰俄勒冈州的研究所收集了一些房价的数据。你把这些数据画出来，看起来是这个样子：横轴表示房子的面积，单位是平方英尺，纵轴表示房价，单位是千美元。那基于 ...
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2019-05-15 16:29:56
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概要 原文参考链接：https://towardsdatascience.com/the-5-clustering-algorithms-data-scientists-need-to-know-a36d136ef68 聚类是常用于机器学习中的将数据分组合并的方法。聚类是一种非监督学习方法，其目的旨 ...
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2019-05-12 10:21:55
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机器学习定义：在没有明确设置的情况下，使计算机具有学习能力的研究领域 目前有各种不同的学习算法：最主要的两类是监督学习和无监督学习 监督学习：我们会教计算机做某件事情，然后在无监督学习中，我们让计算机自己学习 回归问题：我们想要预测连续的数值输出，我们设法预测连续值的属性 例如你有很多的货物，你要把 ...
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2019-05-03 09:48:15
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解 ...
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2019-05-01 18:47:27
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