机器学习算法总结： 线性回归 (Linear Regression) (ML分类) Y=aX+b 利用连续性变量来估计实际数值 通过线性回归算法找出自变量和因变量间的最佳线性关系，图形上可以确定一条最佳直线 from sklearn import linear_model x_train=input ...
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2017-12-14 19:23:24
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电脑配置：win10 + Anaconda3 + pyton3.5 + vs2013 + tensorflow + Gpu980 + matlab2016b softmax regression的详细介绍，请参考黄文坚的《tensorflow实战》的第3.2节。 原书pdf下载地址： 链接：http ...
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2017-12-14 17:58:59
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第一页纸定义了损失函数的样子, theta, X 和 y 的 shape, 以及最终的损失函数向量表现形式． 第二页纸抄上了几个要用到的矩阵求导公式，以及推导过程和结果． 要说明的是：推导结果与theta, X 和 y 的 shape有直接关系．也就是说可能和某教材，某大牛教学视频的结论外貌上不一致 ...
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2017-12-10 14:49:25
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package Spark_MLlib import java.util.Properties import org.apache.spark.mllib.regression.LabeledPoint import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vector, Ve ...
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2017-12-09 14:03:58
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①假设函数(hypothesis function) 在给定一些样本数据(training set)后，采用某种学习算法(learning algorithm)对样本数据进行训练，得到了一个模型或者说是假设函数。 当需要预测新数据的结果时，将新数据作为假设函数的输入，假设函数计算后得到结果，这个结果 ...
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2017-11-27 23:31:41
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1. Build a logistic regression model, structured as a shallow neural network2. Implement the main steps of an ML algorithm, including making predictio ...
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2017-11-09 19:47:59
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分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。 举几个例子: 1. Logistic Regression 和 Linear Regression： Linear Regression： 输出一个标量 wx+b，这个值是连续值，所以可以用来处理回归问题。 Logistic Regre ...
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2017-11-05 17:26:39
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1.机器学习 机器学习是工具，具体应用到某个实际场景下，才是目的。 2.分类 a 监督学习，包括回归（regression），分类（classification）。回归问题，数据可以是连续或者离散，分类问题，数据一般是离散的。 b 理论学习，机器学习目前主流的算法，用算法工具结合具体使用场景，解决问 ...
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2017-11-04 19:27:29
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1. 二分类问题 样本： ，训练样本包含 个； 其中 ，表示样本 包含 个特征； ，目标值属于0、1分类； 训练数据： 输入神经网络时样本数据的形状： 目标数据的形状： 2. logistic Regression 逻辑回归中，预测值： 其表示为1的概率，取值范围在 之间。 引入Sigmoid函数， ...
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2017-11-04 00:26:29
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