机器学习笔记（三）Logistic回归模型
Logistic回归模型1.模型简介：线性回归往往并不能很好地解决分类问题，所以我们引出Logistic回归算法，算法的输出值或者说预测值一直介于0和1，虽然算法的名字有“回归”二字，但实际上Logistic回归是一种分类算法（classificationy=0or1）。Logistic回归模型：课...
python中Scikit-Learn机器学习模块
Scikit-Learn是基于python的机器学习模块，基于BSD开源许可证。这个项目最早由DavidCournapeau在2007年发起的，目前也是由社区自愿者进行维护。Scikit-Learn的官方网站是http://scikit-learn.org/stable/，在上面可以找到相关的Sci...
一个完整的机器学习项目在Python中演练（四）
大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往d是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应...
一个完整的机器学习项目在Python中演练（三）
大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该...
一个完整的机器学习项目在Python中的演练（二）
大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该...
【机器学习】关于熵的总结（详细）【转】
【转载】https://blog.csdn.net/xierhacker/article/details/53463567一.什么是熵Ⅰ.信息量首先考虑一个离散的随机变量x,当我们观察到这个变量的一个具体值的时候,我们接收到多少信息呢?我们暂时把信息看做在学习x的值时候的”惊讶程度”(这样非常便于理...
如何使用 scikit-learn 为机器学习准备文本数据
欢迎大家前往云+社区，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~文本数据需要特殊处理，然后才能开始将其用于预测建模。我们需要解析文本，以删除被称为标记化的单词。然后，这些词还需要被编码为整型或浮点型，以用作机器学习算法的输入，这一过程称为特征提取（或矢量化）。scikit-learn库提供易于使用的工具来对文...
Google机器学习笔记（七）TF.Learn 手写文字识别
转载请注明作者：梦里风林GoogleMachineLearningRecipes7官方中文博客-视频地址Github工程地址https://github.com/ahangchen/GoogleML欢迎Star，也欢迎到Issue区讨论mnist问题计算机视觉领域的Helloworld给定55000...
python学习大全:python基础进阶+人工智能+机器学习+神经网络
首先用数据说话，看看资料大小，达到675G承诺：真实资料、不加密。（鉴于太多朋友加我QQ，我无法及时回复，）方便的朋友给我点赞、评论下，谢谢！（内容较大，多次保存）[hide]链接:[url]https://pan.baidu.com/s/1wOLIVuTDiXLlt7DxmRTlCw[/url]提...
简单且有用的Python数据分析和机器学习代码
Python编程是一种通用的编程语言,开源、灵活、功能强大且易于使用,python最重要的特性之一是其用于数据处理和分析任务的丰富实用程序和库集,这篇文章主要给大家介绍了一些简单且有用的Python数据分析和机器学习代码,需要的朋友
机器学习 第四篇：OLS回归分析
变量之间存在着相关关系，比如，人的身高和体重之间存在着关系，一般来说，人高一些，体重要重一些，身高和体重之间存在的是不确定性的相关关系。回归分析是研究相关关系的一种数学工具，它能帮助我们从一个变量的取值区估计另一个变量的取值。OLS（最小二乘法）主要用于线性回归的参数估计，它的思路很简单，就是求一些...
纯python实现机器学习之kNN算法示例
本篇文章主要介绍了纯python实现机器学习之kNN算法示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
深度学习详解之初试机器学习
机器学习可应用在各个方面，本篇将在系统性进入机器学习方向前，初步认识机器学习，利用线性回归预测波士顿房价，让我们一起来看看吧
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，...
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数
12.支持向量机觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe参考资料斯坦福大学2014机器学习教程中文笔记by黄海广12.1SVM损失函数从逻辑回归到支持向量机为了描述支持向量机，事实上，我将会从逻辑回归开始展示我们如何一点一点修改来得到本质上的支持向量机。逻辑回归公式逻辑回归公式如下图所示...
斯坦福《机器学习》Lesson4感想--1、Logistic回归中的牛顿方法
在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ，从而确定f(θ)。本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法，即牛顿迭代法。在牛顿迭代法中。如果一个函数是，求解θ值使得f(θ)=0。在图1中可知，图1选择一个点，相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为，...
机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能
[comment]:#机器学习实战-读书笔记(07)-利用AdaBoost元算法提高分类性能前言最近在看PeterHarrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第7章-利用AdaBoost元算法提高分类性能。核心思想在使用某个特定的算法是，有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错...
机器学习实战 - 读书笔记(11) - 使用Apriori算法进行关联分析
[comment]:#机器学习实战-读书笔记(11)-使用Apriori算法进行关联分析前言最近在看PeterHarrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第11章-使用Apriori算法进行关联分析。基本概念关联分析（associationanalysis）或者关联规则学习（a...
机器学习算法整理（一）线性回归与梯度下降 python实现
回归算法以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！一、线性回归θ是bias(偏置项)线性回归算法代码实现#coding:utf-8get_ipython().run_line_magic('matplotlib','inline')importmatplotlib.pylabaspltimportn...
斯坦福大学公开课机器学习： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（针对高偏差、高方差问题的解决方法以及隐藏层数的选择）
针对高偏差、高方差问题的解决方法：1、解决高方差问题的方案：增大训练样本量、缩小特征量、增大lambda值2、解决高偏差问题的方案：增大特征量、增加多项式特征（比如x1*x2,x1的平方等等）、减少lambda值隐藏层数的选择对于拟合效果的影响：隐藏层数过少，神经网络简单，参数少，容易出现欠拟合；隐...