•机器学习基础第22页

Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之线性模型

weixin_30538029·2020-09-14 16:39

基于简单神经网络模型的鸢尾花分类问题

数学系的计算机爱好者·2020-09-13 13:58

机器学习基础 5：无约束最优化方法——线搜索

泰勒级数在开始介绍优化方法之前，我们先介绍一些基础知识f(x)=f(a)0!+f′(a)1!(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+...+fn(a)n!(x−a)n+Rn(x)f(x)=\frac{f(\mathbf{a})}{0!}+\frac{f'(\mathbf{a})}{1!}(x-\mathbf{a})+\frac{f''(\mathbf{a})}{2!

MatrixArch·2020-09-12 21:23

机器学习基础——Task4 条件随机场

学习来源：https://nbviewer.jupyter.org/github/datawhalechina/team-learning/blob/master/机器学习算法基础/Task4%20条件随机场.ipynb参考资料：https://blog.csdn.net/dcx_abc/article/details/78319246条件随机场马尔可夫过程定义隐马尔科夫算法定义条件随机场（以线性

Simone_future·2020-09-12 19:07

学习笔记(01):机器学习算法基础-机器学习背景知识介绍

utm_source=blogtoedu机器学习基础笔记

junjunzai123·2020-09-12 16:04

Python 迁移学习实用指南 | iBooker·ApacheCN

——《原则》，生活原则2.3.c在线阅读ApacheCN面试求职交流群724187166ApacheCN学习资源目录Python迁移学习实用指南零、前言一、机器学习基础二、深度学习基础三、了解深度学习架构四

布客飞龙·2020-09-12 14:50

机器学习基础算法梳理-1

目录机器学习基础算法梳理一、机器学习基本概念1.1监督学习(SupervisedLearning)1.2无监督学习(UnsupervisedLearning)1.3泛化能力(GeneralizationAbility

Jolahua·2020-09-12 03:20

机器学习基础算法梳理-2

目录逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别1.1联系1.2区别1.2.1线性回归1.2.2逻辑回归1.3逻辑回归损失函数1.3.1定义1.3.2交叉熵1.4优缺点1.5样本不均衡解决方法二、正则化与模型评估2.1正则化常见策略2.1.1L1正则化2.2评估指标2.2.1混淆矩阵逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别1.1联系逻辑回归于线性回归实际上有很多相似之处，它们都属于

Jolahua·2020-09-12 01:22

2020年深度学习资料总结

基础知识机器学习Distributionisallyouneed：这里有12种做ML不可不知的分布机器学习基础：相似度和距离度量究竟是什么从ReLU到GELU，一文概览神经

格拉迪沃·2020-09-11 22:08

对数几率回归 —— Logistic Regression

机器学习基础算法python代码实现可参考：zlxy9892/ml_code1原理1.1引入首先，在引入LR(LogisticRegression)模型之前，非常重要的一个概念是，该模型在设计之初是用来解决

hellozhxy·2020-09-11 21:07

Google神经网络的对抗训练已获得专利，BERT到底关注的什么?...#20200115

斯坦福对BERTAttention的分析开源界新项目发布-Cortexv0.12：面向开发人员的机器学习基础架构Google神经网络的对抗训练已获得专利最近ChristianSzegedy和IanGoodfellow

Joe周鸟·2020-09-11 21:13

机器学习基础：缺失值的处理技巧（附Python代码）

在数据分析和建模中，经常会遇到变量值缺失的情况，这是非常常见的。为了保证数据指标的完整性以及可利用性，通常我们会采取特殊的方式对其进行处理。1、缺失查看首先，需要查看缺失值的缺失数量以及比例（#数据使用的kaggle平台上预测房价的数据）importpandasaspd#统计缺失值数量missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns=

Sim1480·2020-09-11 15:56

【机器学习基础】太棒了！这里有385篇自然语言处理和机器学习领域的综述总结...

文章来源于python遇见NLP，作者自然语言er综述论文对于初学者来说，可以方便其在研究初期尽快掌握该方向的发展趋势。目前我在GitHub上发现一个开源项目，上面总结了385篇自然语言处理和机器学习领域的综述论文，他们将这些论文按热门话题进行了归类，并对一些有趣的问题进行了简单的统计。总体分类如下：NaturalLanguageProcessingComputationalSocialScien

风度78·2020-09-11 14:21

机器学习基础（七）——sigmoid 函数的性质

θ(s)=11+e−s值域(0,1)常作为神经元（neuron）内部所代表的激励函数（activation）存在；但对于BP神经网络而言，sigmoid函数用作激励函数要尤其慎重；1.基本性质（1）通分θ(x)=es1+es（2）”对称”1−θ(s)=θ(−s)（3）导数θ′(s)=θ(s)(1−θ(s))sigmoid函数的导数也是小于1的，不仅小于1，θ′(s)=θ(s)(1−θ(s))<θ(

Inside_Zhang·2020-09-11 09:33

三、Sklearn机器学习基础实例之---无监督学习（聚类，降维）

书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记一、k-means聚类（1）随机选择K个点作为初始聚类中心（2）从K个聚类中心中选取最近的一个，并把该数据标记为从属于这个聚类中心（3）在所有数据被标记过聚类中心后，根据这些数据重新计算k个聚类中心。（4）如果计算的聚类中心与上一次没有变化，则迭代停止。否则回到（2）继续循环。https://sites.google.com/site/myecodrivi

雨纷飞s·2020-09-11 03:42

Python编程基础和Python机器学习基础案例

码云地址：给我点个赞就行奥https://gitee.com/MaLuBuShiWo/zhuxiaofeng/tree/master注：我是直接粘贴的代码大家在jupyternotebook里面看会更方便看下面的python基础统合实践需要使用的库使用库pandas读入数据等操作matplotlib把数据可视化numpy科学计算sklearn使用机器学习中经典模型index:python基础编程（

朱小丰·2020-09-10 20:01

机器学习入门笔记(二) 机器学习基础概念

第二章机器学习基础概念1、机器的数据2、机器学习的主要任务3、监督学习和非监督学习4、批量、在线学习、参数、非参数学习5、哲学思考6、环境的搭建1、机器的数据我们以鸢尾花的数据为例。

砖厂小连·2020-09-10 17:24

【机器学习基础】机器学习入门笔记（一）

（待完成）【机器学习基础】机器学习入门笔记（一）一、关于机器学习的几个问题1、什么是机器学习？2、机器学习能够做些什么？3、机器学习的发展趋势？

Markov.然·2020-09-10 17:19

Python机器学习笔记01--机器学习基础

本文索引：机器学习分类监督学习-分类监督学习-回归分析一、机器学习分类机器学习（MachineLearning，ML）是一门综合性非常强的多领域交叉学科，设计线性代数、概率论、统计学、算法复杂度理论等多门学科。机器学习根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性。机器学习可利用数据或经验等不断改善自身的性能。机器学习是目前弱人工智能的核心，其应用十分广泛，如计算机视觉、

梦想小黑客啊·2020-09-10 11:57

HUAWEI人工智能训练营（一）：机器学习基础知识入门

一、算法定义与机器学习的流程（一）机器学习算法1.机器学习的核心机器学习的核心：将历史数据训练成模型对未来属性进行预测。2.常见学习任务机器学习常见任务：1、分类：离散值。会告诉计算机是什么。（有监督学习）2、回归：连续值。（有监督学习）3、聚类：不告诉计算机是什么东西，自己去分辨。相似的东西会聚在一起。（无监督学习）3.机器学习分类强化学习：模型感知环境，做出行动，根据状态与奖惩做出调整和选择。

小酒友·2020-09-10 10:57

机器学习基础入门_机器学习入门的5种方法

机器学习基础入门Machinelearninghastakenoffandit’sdoingsowithfury,bringingnewinsightstoeverysingleindustry.Ifyouwanttobeindemand

culi4814·2020-08-30 01:33

[机器学习基础][笔记] 一、鸢尾花分类

鸢尾花分类作者：解琛时间：2020年8月28日鸢尾花分类一、环境搭建1.1JupyterNotebook1.2numpy1.3Scipy1.4matplotlib1.5pandas1.6mglearn二、案例2.1加载数据集2.2构建训练数据和测试数据集2.3观察数据2.4K近邻2.5做预测2.6评估模型一、环境搭建python修改pip的源1.1JupyterNotebooksudoaptins

JeromeCoco·2020-08-28 15:08

第1章机器学习基础

概述由于本书的特点，先是给我们介绍算法的原理，然后再用代码实现，最后才是算法的实际应用。我本人只想快速了解算法的原理，所以在这本书里的笔记一般都是针对算法的原理的，实例部分基本上不会做记录了。关键术语下面的表格的数据是随便写的，方便一些概念的理解，和实际生活没有任何联系体重翼展脚蹼后背颜色种属102030blue红尾203040black绿尾专家系统：开发出能够识别鸟类的计算机软件，鸟类学者就可以

sbill·2020-08-26 22:45

Python_机器学习概述（1）

目标了解机器学习定义以及应用场景掌握机器学习基础环境的安装和使用掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析-----------------------------------------------

魔法 • 革·2020-08-26 13:32

Python_机器学习基础环境安装与使用（2）

机器学习基础环境安装与使用学习目标完成机器学习基础阶段的环境安装学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行2.1库的安装学习目标目标搭建好机器学习基础阶段的环境整个机器学习基础阶段会用到

魔法 • 革·2020-08-26 13:59

教程 | TensorFlow 2.0 教程 —— 机器学习基础 —— 图像分类

更新至TensorFlow2.0alpha版本译自：TensorFlow官方教程训练第一个神经网络导入FashionMNIST数据集探索数据预处理数据建立模型设置网络层编译模型训练模型评估准确率作出预测本指南训练一个神经网络模型，对运动鞋和衬衫等服装图像进行分类。如果你不了解所有细节也没关系，这是一个完整的TensorFlow程序的快速概览。本指南使用tf.keras，这是一个高级API，用于在T

蓝三金·2020-08-26 13:28

机器学习基础算法小结

杨智友·2020-08-26 08:20

Python机器学习实践

前面几篇博文已经整理了Python做数据分析和建模以及机器学习基础知识。这篇博文主要分享Python做数据分析和建模的实践案例应用。分为两部分：1、Python机器学习实践案例的算法总结。

Just Jump·2020-08-25 14:44

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法14：Ridge岭回归

Python机器学习算法实现Author：louwill上一节我们讲到预防过拟合方法的Lasso回归模型，也就是基于L1正则化的线性回归。本讲我们继续来看基于L2正则化的线性回归模型。L2正则化相较于L0和L1，其实L2才是正则化中的天选之子。在各种防止过拟合和正则化处理过程中，L2正则化可谓第一候选。L2范数是指矩阵中各元素的平方和后的求根结果。采用L2范数进行正则化的原理在于最小化参数矩阵的每

风度78·2020-08-25 09:46

机器学习：从入门到晋级

在这里，不会详细介绍机器学习算法的基本原理，而是通过将比较有意思的视频（YouTube）和文字相结合，逐渐增加对机器学习基础的理解。当

阿里云云栖号·2020-08-24 21:20

最大熵模型

前面《浅谈机器学习基础》中讲决策树的时候就提到了香农熵。在只掌握关于未知分布的部分知识的情况下，符合已知知识的概率分布可能有多个，但使熵值最大的概率分布真实的反映了事件的分布情况。

JieFeiLau·2020-08-24 20:06

数据标注

1,什么是数据标注数据标注即通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。

txb_doyourbest·2020-08-24 20:44

Netflix 内部 Python 框架 Metaflow 正式开源，可加速机器学习模型部署

Metaflow是网飞开发的「人性化」数据科学框架，同时也是其机器学习基础架构的重要组成部分，它提供了统一的架构栈接口，还与当前主流的Python数据科学框架如PyTorch、Tensorflow、SciKitLearn

思否编辑部·2020-08-24 16:27

神经网络浅讲

本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本

欧阳小伙·2020-08-24 10:30

机器学习笔记(3)——机器学习方法的本质与常用的损失函数总结

本文概览：机器学习方法=模型+策略+算法；常见的6种损失函数参考资料：《机器学习基础：从入门到求职》

暮雨潇潇_·2020-08-24 04:47

机器学习基础（三）

1、原创，大致分类，但不一定对~~~；2、目前最火的：NN、深度学习——图像、语音、文本；3、一个比较好的讲解：https://my.oschina.net/taogang/blog/1544709公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/prkHVR4OsnAzBy-xUo9bfw

666DZY666·2020-08-24 01:03

记腾讯机器学习基础研究岗2017年秋招笔试

在宿舍复习了10多天概率论和线性代数，直到昨天才复习了数据结构。笔试分为26道选择题（1个小时）和3道大题（1个小时）。选择题难度挺大的，不过一些可以不计算就通过排除法进行选择。总体来说比模拟考，也就是暑假实习生的笔试题难度上了一个层次。概率论考了组合数、P值、单因素方差分析前提假设是什么、切尔雪夫不等式、置信区间、放回抽样和不放回抽样误差的区别、pearson相关系数；线性代数考特征值和特征向量

Leo浩浩·2020-08-24 01:37

机器学习基础：案例研究——week 3

Think123DO·2020-08-23 08:59

【机器学习基础】Least squares最小二乘法

最小二乘法是求线性回归问题最基础的方法之一，最近花了一点时间深入研究了一下，然后简单的整理一下思路。先从一个简单的例子开始，对于点A（1，1），B（2，2），C（3,2）拟合出一条直线y=C+Dx首先我们把这三个点带入直线方程，写成矩阵的形式。现在得到一个矩阵方程通过矩阵我们得到了两个方程，两个变量对应两个方程组，这样我们可以分别解出这两个方程组，对于斜率D，我们可以得到通过观察，我们继续对D进行

小学生反弹·2020-08-23 07:15

机器学习基础（三十七） —— 处理类别特征

当类别特征仍保持原始形式时，其取值来自所有可能取值构成的集合而不是一个数字，故不能作为输入。当各个取值之间是没有顺序关系的并列关系，这样的类别特征称为名义（nominal）变量。相反，那些存在顺序关系的（比如评级，评级5的会好于评级1的），则被称为有序（ordinal）变量。将类别特征表示为数字形式，常可借助1-of-k这样的编码方法进行。假设变量的取值有k个，如果对这些值用1到k编序，则可用长度

Inside_Zhang·2020-08-23 06:53

机器学习（西瓜书）注解：第3章线性模型

针对该章注解有任何问题欢迎在此留言~本章是全书第1部分（介绍机器学习基础知识）的最后一章，章节标题为“线性模型”；抛开3.1节不谈，3.2节、3.3节、3.4节分别介绍了一个线性模型，分别是线性回归、对率回归

jbb0523·2020-08-23 06:15

开始机器学习-Getting Started With Machine Learning

菜鸟-朋子·2020-08-22 19:04

机器学习基础概论

renyuzhuo·2020-08-22 14:06

sharp·2020-08-22 13:42

机器学习基础-基于逻辑回归的分类预测

逻辑回归与线性回归的联系和区别线性回归解决的是连续变量问题，那么在分类任务中可以用线性回归吗？答案是可以，但效果不好。如何用线性回归来解决分类问题，其分类的阈值选取影响非常大，且当数据不平衡时，也影响效果。逻辑回归原理简介-sigmoid函数当z≥0时,y≥0.5,分类为1，当z<0时,y<0.5,分类为0，其对应的y值我们可以视为类别1的概率预测值。Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是

学机器学习的机械工程师·2020-08-22 11:04

零基础人工智能入门-限时免费学习

接下来我们简单回顾一下秋招的内容：笔试提前批的公司有的是免笔试，而有的是免简历筛选，笔试题型主要有几种：1、选择题：选择题涵盖的内容还是很多的，基础编程知识如C++和Java、概率论、机器学习基础、深度学习基础

Java和Android架构·2020-08-22 04:35

review2：机器学习基础

review2：机器学习基础第二章机器学习基础2.1大话理解机器学习本质2.2各种常见算法图示2.3监督学习、非监督学习、半监督学习、弱监督学习？2.4监督学习有哪些步骤2.5多实例学习？

RipperAaron赵冠智·2020-08-22 04:33

【论文整理】深度学习与机器学习基础论文合集以及各领域应用 Theory

Theory:ScikitLearnisawonderfullibraryforimplementingbasicmachinelearningtasks.

DrogoZhang·2020-08-22 04:54

二、Sklearn机器学习基础实例之---回归预测问题

书籍《Python机器学习及实践》阅读笔记回归预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等图片来自：https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html预测问题代预测的目标是连续变量，如：价格、降水量等一、线性回归器简单易用，但线性假设限制了其使用范围。在不清楚特征之间的关系的情况下，可以使用共线性回

雨纷飞s·2020-08-22 03:52

机器学习基础 learning note

1.《西瓜书》南京大学周志华教授2.机器学习竞赛网站kaggle.com图片发自App3.by朱松纯，UCLA图片发自App4.书籍推荐图片发自App图片发自App图片发自App图片发自App5.基本术语那个算法更好（NFL定理）6.图片发自App7.特征提取（featureextraction）机器学习往往依靠于8.模型评估和选择unseeninstance9.过拟合（overfitting）v

阿卜儿·2020-08-22 01:16

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