梯度下降： θ 不一定可求。找最低点：每走一步求偏导调整方向。 第一步： 获得目标函数 第二步：交给机器一堆数据，告诉它想要的最终结果，告诉他什么样的算法。 第三步： 如何优化。迭代10000次。完成迭代 随机点，更新参数。 计算损失函数，每个样本都要参数计算。 数据存在： 离群点，噪音点。 小批量 ...
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2021-03-06 14:41:58
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一、ELM是什么 为解决前馈神经网络中出现的问题，黄广斌教授等提出了极限学习机（ELM） 算法。ELM 算法是在 SLFNs 算法基础上发展的，当 ELM 算法的激活函数无限可微，ELM 的隐藏层输出矩阵 H 可以不受迭代训练的影响，保持不变。选取合适的输入权重𝜔𝑖和隐含层的阈值𝑏𝑖，ELM ...
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2021-03-05 13:17:07
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SHAP介绍 可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有 ...
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2021-03-04 13:17:06
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#####前面提到，应用sklearn中的pipeline机制的高效性；本文重点讨论pipeline与网格搜索在机器学习实践中的结合运用： ##结合管道和网格搜索以调整预处理步骤以及模型参数 一般地，sklearn中经常用到网格搜索寻找应用模型的超参数；实际上，在训练数据被送入模型之前，对数据的预处 ...
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2021-02-22 12:24:09
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数据读取 import pandas as pd features=['accommodates','bathrooms','bedrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews'] dc_list ...
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2021-02-18 13:58:41
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这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO，YOLO 的特征是快，识别速度非常快🤗，然而精度相对 Faster-RCNN 只差一点点 (YOLOv3 之后)。阅读这篇需要先了解对象识别的原理，如果你没看过这个系列的前几篇文章 (介绍 RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN 的 ...
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2021-02-18 12:57:10
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LDA是什么 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)，是由Blei, David M.、Ng, Andrew Y.、Jordan于2003年提出的一种主题模型，是一种无监督机器学习技术，它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出，从而通过分 ...
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2021-02-10 13:21:54
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一、监督学习 1、回归模型 1.1 线性回归模型 求解 最小二乘法 梯度下降法 2、分类模型 2.1 K近邻（KNN） 示例 KNN距离计算 KNN算法 2.2 逻辑斯蒂回归 逻辑斯蒂回归 —— 分类问题 Sigmoid函数（压缩函数） 逻辑斯谛回归损失函数 梯度下降法求解 2..3 决策树 示例 ...
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2021-02-10 12:54:48
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2021-02-09 12:11:00
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2021-02-09 12:10:04
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