推荐好书：《神经网络与深度学习》邱锡鹏，适合我这种才入门的小白 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-14 20:32:15
阅读次数：
74
梯度下降算法原理讲解——机器学习 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-01-10 14:12:51
阅读次数：
99
同在自学cs229。我是看完ng在coursera上的机器学习视频来的。一楼的老兄说的没错，听课之前最好还是先浏览一下材料，然后不懂的地方去结合李航的《统计学习方法》上面找答案。实战的话，《机器学习实战》对初学者很友好。Ng讲完哪个算法，去《统计》上巩固一下，然后找到《实战》上对应的章节用pytho ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-24 15:39:04
阅读次数：
72
本篇随笔是数据科学家学习第六周的内容，主要参考资料为： 1.出场率No.1的逻辑回归算法，是怎样“炼成”的？ https://mp.weixin.qq.com/s/xfteESh2bs1PTuO2q39tbQ 2.逻辑回归 https://developers.google.cn/machine-l ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-14 13:58:34
阅读次数：
114
代码来自《机器学习实战》https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3 K-近邻算法(KNN) 介绍 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感，无数据输入假定。 缺点：计 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-12-11 23:18:34
阅读次数：
114
函数原型 $$h_\theta(X)=\frac{1}{1+e^{ \theta^TX}}...称h_\theta(X)为y=1的概率。$$ 决策界限的定义 $根据函数表达式可知当z =0时y =0.5当z<0时y<0.5...z=\theta^TX,y=h_\theta(X)$ $故直线z=\th ...
分类：
编程语言 时间：
2019-12-10 22:25:37
阅读次数：
114
标签： 机器学习 1. 贝叶斯公式是机器学习中常用的计算方法，例如，甲射中靶标的概率是0.4，乙射中靶标的概率是0.8，现在有个人中靶了，问问是甲射中的概率。这非常好计算，P=0.4/(0.8+0.4)=0.33，这是贝叶斯公式的基本应用，具体的贝叶斯公式如下： 2. 《机器学习实战》中的贝叶斯实现 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-27 15:05:13
阅读次数：
116
机器学习 正则化（岭回归、lasso）和前向逐步回归 本文代码均来自于《机器学习实战》 这三种要处理的是同样的问题，也就是数据的特征数量大于样本数量的情况。这个时候会出现矩阵不可逆的情况，为什么呢？ 矩阵可逆的条件是：1. 方阵 2. 满秩 X.t\ X必然是方阵（nxmxmxn=nxn,最终行列数 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-19 14:43:12
阅读次数：
101
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Logistic回归(鸢尾花分类)# 一、导入模块```pythonimport numpy as npimpo... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-16 18:03:59
阅读次数：
86
一、使用logistic回归来进行车辆的识别 给一张灰度值的照片（50*50=2500像素），则二次特征值将会有约300万个，此时若使用logistic回归进行预测，计算量会很大。 二、神经网络算法 神经网络算法的出现是为了模拟大脑，下图为单一神经元的示意： 激活函数=非线性函数g(z) θ为模型的 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-10 11:31:20
阅读次数：
137
