1. itertools.product 进行数据的多种组合 intertools.product(range(0, 1), range(0, 1)) 组合的情况[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1] 2. confusion_matrix(test_y, pred_y) # ...
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2019-01-15 14:19:23
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梯度下降： 对theta1， theta2， theta3 分别求最快梯度下降的方向，然后根据给定的学习率，进行theta1， theta2， theta3的参数跟新 假定目标函数 J(theta) = 1/2m * np.sum(h(theta) - y)^2 / len(X) 梯度下降的策略分为 ...
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2019-01-12 18:33:05
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数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款多少钱(标签) 考虑： 工资和年龄影响银行贷款，它们各自的影响大小（参数） x1， x2 表示的是两个特征（年龄， 工资） y 是银行最终会借我们多少钱 找到一条最合适线（一些高维点）来最好拟合我们的数据点 假设theta1是年龄的参数， theta ...
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2019-01-12 18:01:40
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机器学习入门知识 机器学习是什么？ 机器学习的定义有很多，我自己的理解是，机器学习是使机器拥有解决实际问题的能力，他能够根据经验数据分析现有的问题，进行分类和预测 有监督学习和无监督学习 面对要解决的问题首先分析是分类还是回归问题，再进一步看看是监督学习的方法好还是无监督学习的方法好，监督学习是事前 ...
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2018-12-20 20:38:11
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免费人工智能精华课程集锦：1.【入门】机器学习入门：概念原理及常用算法O网页链接2.【应用】机器学习PAI快速入门与业务实战O网页链接3.【MIT出品】深度学习与自动驾驶O网页链接4.【牛津出品】深度学习与自然语言处理O网页链接5.【场景案例】机器学习：信用风险评估评分卡建模方法及原理O网页链接 ...
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2018-12-16 21:41:34
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《机器学习基础教程》中文PDF+英文PDF
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英文PDF，文字可以复制粘贴；
两版可以对比学习。
本书是一本机器学习入门教程，包含了数学和统计学的核心技术，用于帮助理解一些常用的机器学习算法。书中展示的算法涵盖了机器学习的各个重要领域：分类、聚类和投影。本书对一小部分算法进行了详细描述和推导，而不是简单地将大量算法罗列出来。
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2018-11-25 20:30:13
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1、机器学习分为监督学习和非监督学习。首先学习监督学习。 2、标签，即y值，结果，以通过机器学习过滤垃圾邮件为例，标签为邮件是垃圾邮件，或不是垃圾邮件 3、特征，即x值，输入变量，通常有多个特征，如根据发件人、邮件标题等特征来判断是否为垃圾邮件 4、样本，机器学习通过有标签样本训练模型，再通过模型对 ...
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2018-11-14 12:28:54
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第一阶段：数学高等数学／线性代数／概率论 第二阶段：编程python工具库实战／python网络爬虫 第三阶段：机器学习机器学习入门／机器学习提升 第四阶段：数据挖掘实战数据挖掘入门／数据分析实战 第五阶段：深度学习深度学习网络与框架／深度学习项目实战 https://blog.csdn.net/B ...
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2018-11-08 23:13:54
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2018-11-06 00:57:51
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2018-11-05 19:16:25
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