最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数 5、映射为多项式 6、使用的优化方 ...
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编程语言 时间：
2017-12-15 16:21:45
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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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编程语言 时间：
2017-12-14 19:23:24
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碎碎念 1. 最初想写一些机器学习算法的实现类的文章，但发现自己工作经验不足，即使写出来，也只是一些应用场景十分狭隘的小实验； 2. 了解到身边有些朋友和同学也想了解学习一下脚本语言Python（毕竟是后起之秀），纸质、电子资源大家都有，可是总感觉学起来么劲，就是没有小伙伴一起学嘛； 3. 综上，我 ...
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2017-12-13 23:29:11
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AI系统需要具备自己获取知识的能力，即从原始数据中提取模式的能力，这种能力被称为机器学习。 一个称为逻辑回归的简单机器学习算法可以可以决定是否跑妇产，这种能力被称为逻辑回归。 区分垃圾电子邮件和合法电子邮件，这种能力的算法是朴素贝叶斯算法。 这些简单的机器学习算法的性能在很大程度上依赖于给定数据的表 ...
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2017-12-02 14:10:29
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决策树： 决策树很多任务都是为了数据中所蕴含的知识信息，在不熟悉的数据集合中提取出一系列规则，机器学习算法再使用规则。 1. 决策树的构造 我们必须评估每个特征。完成测试之后，原始数据集就被划分为几个数据子集，几个数据子集就是决策点的分支。若某个分支下的数据属于同一类型则不需要进一步的数据集分割，否 ...
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2017-11-25 16:18:05
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归纳卷积神经网络的常用算法在卷积算法之前，是有很多图片分类和识别的机器学习算法，像SVM向量机的原理特别复杂，卷积算法还是比较易懂，一方面避免全连接带来的庞大参数，主要通过提取特征值，算法准确率也是最高的，几乎可以跟人工识别相提并论了。 经典算法： 1，LeNet算法： LeNet算法的流程是： I ...
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2017-11-22 15:21:34
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麦子深度学习之-机器学习算法高级进阶 随笔背景：在很多时候，很多入门不久的朋友都会问我：我是从其他语言转到程序开发的，有没有一些基础性的资料给我们学习学习呢，你的框架感觉一下太大了，希望有个循序渐进的教程或者视频来学习就好了。对于学习有困难不知道如何提升自己可以加扣：1225462853进行交流得到 ...
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编程语言 时间：
2017-11-20 21:45:09
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本文是对机器学习算法的一个概览，以及个人的学习小结。通过阅读本文，可以快速地对机器学习算法有一个比较清晰的了解。本文承诺不会出现任何数学公式及推导，适合茶余饭后轻松阅读，希望能让读者比较舒适地获取到一点有用的东西。 ...
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编程语言 时间：
2017-11-16 18:41:10
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深度学习是 多层神经网络上运用各种机器学习算法 解决图像，文本等各种问题的算法集合 深度学习算法： convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 卷积网络：由卷积层、池化层、全连接层组成。 其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接 ...
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2017-11-13 00:15:32
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763 文本特征提取 词袋（Bag of Words）表征 文本分析是机器学习算法的主要应用领域。但是，文本分析的原始数据无法直接丢给算法，这些原始数据是一组符号，因为大多数算法期望的输入是固定长 ...
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2017-11-12 13:31:59
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