train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 参数详解： X/ feature: 特征/自变量 y / label: 标签/因变量 train_size: 训练集数所占比例 test_size: 测试集数所占比例 ra ...
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2019-01-17 19:43:52
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回归是对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模，求解的一种统计方法，更多关于回归的内容将在后续总结。本博主要总结如何利用激活函数中Sigmoid函数和梯度下降算法实现Logistic回归分类器对数据进行分类 1. Sigmoid函数 激活函数是对神经网络中某一部分神经元的非线性运算，使得神经网络 ...
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2019-01-10 15:31:23
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一、函数的连续性 增量 变量u:初值u1 -> 终值u2 增量Δu: Δu = u2-u1 正的增量Δu:u1变到u2时是增大的 负的增量Δu:u1变到u2时是减小的 函数的增量 即:当因变量增量随自变量增量趋于0，称为连续。 单侧连续 ·左连续:如果limx->x0- f(x)存在且等于f(x0) ...
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2019-01-01 17:22:42
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方差分析是研究一种或多种因素的变化对试验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的试验条件或生产条件的一种数理统计方法。 方差分析按 影响分析指标 的因素（自变量）个数的多少 ，分为单因素、多因素方差分析； 方差分析按分析指标（因变量） 的个数的多少， 分为一元、多元方差分析。 详细说，多因素方差分 ...
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2018-12-02 12:58:37
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机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。 监督学习分为分类和回归两大类。 分类：例如 经过大量水果图片训练，识别新水果图片中是否含有苹果 回归：例如 经过大量 面积-房价 的数据的训练，预测某个面积的房价 回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性 ...
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2018-11-25 22:16:19
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一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法 ...
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2018-11-25 14:48:06
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Web上数据的增长使得在完整的数据集上使用许多机器学习算法变得更加困难。特别是对于个性化推荐问题，数据采样通常不是一种选择，需要对分布式算法设计进行创新，以便我们能够扩展到这些不断增长的数据集。 协同过滤(CF)是其中一个重要的应用领域。CF是一种推荐系统技术，能够帮助人们发现感兴趣的东西。在Fac ...
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2018-11-25 01:20:14
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机器学习分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习分为回归问题和分类问题。 Regression 回归问题是指我们想要预测连续的数值输出 Classification 分类是指我们设法预测一个离散值输出（0 or 1），有时也可以存在有两个以上的可能的输出值。 设有一组数据，x为自变量，y为因变量，( ...
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2018-11-24 18:54:39
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这是进入中科院计算所的第一周，周一的时候参加第一次组内学习班，发现自己在机器学习和深度学习方面的基础真的是很薄弱，于是决定认真从头看完台大李宏毅《机器学习与深度学习》课程的完整视频学习。 所为机器学习，其实可以类比于我们在数学中的函数，在学习函数时，我们会根据自变量与因变量寻找他们之间的函数关系，其 ...
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2018-11-15 21:18:37
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线性回归（Linear Regression） 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的模型函 ...
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2018-10-23 23:16:12
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