1.1 训练——开发——测试集 经验法则： Make sure dev and test come from same distribution 1.2 偏差_方差 1.4 Logistic regression 为什么只正则化参数w，为什么不再加上参数b呢？ 因为w通常是一个高维参数矢量，已经可以 ...
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2020-06-13 11:15:08
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可参考博客： https://blog.csdn.net/rujin_shi/article/details/78997271?utm_medium=distribute.pc_relevant_right.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2 ...
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2020-06-09 23:32:52
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linear regression logistic regression SVM binary Tree naive bayes adaboost clustering ...
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2020-06-07 21:24:49
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当我们在训练一个神经网络的时候，参数的随机初始化是非常重要的，对于逻辑回归来说，把参数初始化为0是很ok的。但是对于一个神经网络，如果我们将权重或者是所有参数初始化为0，梯度下降算法将不会起到任何作用。 1.为什么逻辑回归参数初始化为0是ok的？ 下图所示，是logistic回归的图解： 假设我们用 ...
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2020-06-01 00:50:01
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使用快递鸟的api查询物流详情，以此写的类 <?php /* * 快递鸟物流 */ namespace common\utils; class Kdniao { //填写你自己申请的快递鸟的配置 private $EBusinessID = '000000'; private $AppKey = ' ...
想调用快递鸟API接口实现快递查询，但是又不懂后端开发，不懂JAVA，不懂PHP，不懂C#，也不懂python，只懂一点点JS，已经足够，通过JS来实现600多家的物流轨迹查询。 ...
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2020-05-19 20:34:20
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Sigmoid Sigmoid 函数也叫 Logistic 函数，定义为 $$ Sigmoid:=\frac{1}{1+e^{ x}} $$ 它的一个优良特性就是能够把 ?? ∈ ?? 的输入压缩到 ??∈[0,1]区间，这个区间的数值在机器学习常用来表示以下含义： 1. 概率分布 [0,1] 区间 ...
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2020-05-02 19:12:06
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 答（1）： 1. 增加样本量，这是万能的方法，适用任何模型。 2. 如果数据稀疏，使用L1正则，其他情况，用L2要好，可自己尝试。 3. 通过特征选择，剔除一些不重要的特征，从而降低模型复杂度。 4. 如果还过拟合 ...
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2020-04-29 21:48:31
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摘要 1. Logistic回归分类 2. 梯度下降法 3. 代码实现与解释 Logistic回归 逻辑斯特回归（logistic regression）是一种非常经典的分类方法。其用到的分类函数一般为Sigmoid函数，其函数形式为： 其图形表示如下： 从图中我们可以看到，当z=0时，函数值为0. ...
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2020-04-29 18:40:46
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[机器学习实战 Logistic回归]使用Logistic回归预测各种实例 [toc] "本实验代码已经传到gitee上，请点击查收！" "Logistic_Examples" 一、实验目的 1. 学习Logistic回归的基本思想。 2. Sigmoid函数和Logistic回归分类器。 3. 学 ...
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2020-04-29 18:10:36
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