菜菜机器学习笔记第16页

机器学习笔记

网易云课堂地址：https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1004570029&trace_c_p_k2=8eabc335dcaa4be5af387811ed28fad1笔记地址：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/tree/master

bad_eleven·2023-04-18 13:05

机器学习笔记（一）之特征工程、特征处理方法、特征构建

特征工程特征使用方案可用性评估特征获取方案特征处理特征清洗预处理单个特征多特征衍生变量特征处理特征构建特征提取方法特征使用方案这里我们要思考要实现我们的目标需要哪些数据答：基于我们的专业知识，尽可能找出对因变量有影响的所有自变量。举个例子：评价一个车是否是好车，我们有很多的参数，那么当我们训练一个模型帮助我们去判断车的好坏时候，就需要考虑各种各样的参数。有时候训练结果的不好，修改各类参数也无法得到

Charity_st·2023-04-18 10:58

菜菜花社区简报（6-2）

行情概述昨日判断夜间上涨概率大，而真正的上涨发生在凌晨，btc在9500上下震荡了四天，终于达成了我们说的三角主动突破状态，整体比较强势。具体来看，btc日线级别突破高位震荡区间上沿，本次突破放量温和，回落力度不大，未出现资金大规模出逃迹象，所以只要守住10000这个位置，应该还有一波上涨。日线级别MACD背离。短时间难化解，短线有调整需求，调整过后再出现冲高回落状态。短期大概率会不断测试下方10

_苏格拉熊·2023-04-17 21:03

吃货的减肥历程

结果坚持了没几天，现在不光是回家吃水果，还升级到了吃菜菜～话说，打脸不？妹纸！啪啪，两记响亮的耳光（此处假装有哈）然后，再跪地痛哭（一看就知道是作的）算了算了，回到现实吧。

霁粹·2023-04-16 12:34

惊慌中乱了阵脚

在拿起手机看淘菜菜和大润发，蔬菜基本上都卖空了，猜想着会不会封控。4点钟下班，去后院买了几包方便面，看到炒粟子又买了些，回家看到菜市场已封，上面全是人，买了些烤馍、肠和肉。

一姐明亚风清·2023-04-16 08:18

不放一滴油，这碗汤居然还这么好喝！

虽然说菜菜屋干吃不胖，但是这也不是我狂妄的资本，我还是很注意饮食结构和搭配的。如果前一天摄入量较多，第二天一定会所有节制，这样就能平衡摄入量和消耗量了。

食趣菜菜屋·2023-04-16 02:09

2019-08-11 晨间日更第34篇 34/90

《命是弱者的借口，运是强者的谦辞》这是来自蔡佩辰（菜菜）的第34篇日更分享《我这么自律，就是为了不平庸致死》读书笔记第2篇1、请停止无效努力我们的懒惰不在于身体，而是我们懒于独立思考，很多时候人云亦云本科教育的目的在于培养孩子的自学能力真正的努力

lucky佩辰·2023-04-16 02:30

机器学习笔记 c#调用python脚本文件进行模型推理

一、简述很多的基于python的深度学习的库或者框架，不只是进行推理，还包含推理前的图像预处理和推理后的数据解析的程序。所以在使用的时候如果不基于python使用，那就还需要很多额外工作，还需要自行编写代码处理推理前的图像处理和推理后的数据解析等等。有的时候确实挺麻烦的，还是直接使用python更easy一点。但如果不是基于python的接口服务或者桌面应用等，就会涉及到跨语言调用的情况。下面说一

坐望云起·2023-04-16 01:10

清炒苋菜，又嫩又好吃

苋菜菜身软滑而菜味浓，入口甘香，具有清热解毒、增强体质、促发育的功效。

辣椒开花了·2023-04-15 22:16

算法工业界文本分类避坑指南

image.png公众号包包算法笔记，包包（包大人）的机器学习笔记，分享算法，机器学习，程序员，职场等算法工程师话题。背景说起文本分类，也算是一个老掉牙的话题，之前大家都喜欢琢磨模型。

ad110fe9ec46·2023-04-15 15:16

钱生钱稳妥理财，初入职场小白领分享理财经验

这篇文章结合自己真实经验，给刚工作的90后理财小白分享快速攒钱、钱生钱的小小技巧自己情况:最近一年的收益可以达到一万多，风险很低，稳妥型理财，跟金融大亨一比肯定是菜菜菜菜鸟了，主要分享给刚上班还没有开始理财的月光女神们理财

酥炸蕉蕉·2023-04-15 08:47

机器学习笔记之前馈神经网络(四)反向传播算法[数学推导过程]

机器学习笔记之前馈神经网络——反向传播算法[数学推导过程]引言回顾：感知机算法非线性问题与多层感知机反向传播算法(BackPropagation,BP\text{BackPropagation,BP}BackPropagation

静静的喝酒·2023-04-15 06:18

机器学习笔记之集成学习(二)Bagging与随机森林

机器学习笔记之集成学习——Bagging与随机森林引言回顾：偏差、方差、噪声自助采样法(BootstrappingSampling\text{BootstrappingSampling}BootstrappingSampling

静静的喝酒·2023-04-15 06:47

机器学习笔记之正则化(五)Dropout

机器学习笔记之正则化——Dropout引言引子：题目描述(正则化相关)正确答案：ABCD\mathcalA\mathcalB\mathcalC\mathcalDABCD题目解析回顾：集成学习方法：Bagging

静静的喝酒·2023-04-15 06:44

淘菜菜团长一个月可以拿多少钱？怎么操作赚钱？

如今社区团购很多人都在运用，都觉得很便当，并且做的平台也有很多，比方这个海菜菜团就是这样一个平台，但是很多人在问这个平台会不会挣钱。那么淘菜菜团长挣钱吗?如何赚钱?下面给大家讲述一下。

万弧导师呀·2023-04-14 19:31

今日份无所事事

中午带大兜小袋菜菜，摘菜，洗菜，切菜，各种料配齐，麻辣香锅一盆走起。午饭后，气温飙升，直逼炎夏，开了三分之一的窗，短袖造上，美呆。翠屏山上春花烂漫，云淡风轻。

萧璃子·2023-04-14 01:17

嗨，请问你是我可以结婚的陌生人吗？

一“菜菜，恭喜你！”一大早起来看到微信消息，一脸懵逼##“怎么说”“还有倒数计时一个月，你就正式加入女团——老！！！

杂草衫菜·2023-04-13 21:51

淘菜菜和多多买菜哪个质量好？

那么淘菜菜的东西怎么样?价格如何?淘菜菜和多多买菜哪个质量好？

万弧导师呀·2023-04-13 19:55

大自然的女儿（204）

下雨了，又来拍院子里妈妈种的菜菜了。这些榨菜，长好大了，等有空就会拔了栽到果园空隙里。榨菜果去皮洗净切块晒大半干，拌辣椒面各种佐料入泡菜坛，好好吃的泡菜。妈妈种了好多藠头

秭归橙子格格·2023-04-13 03:03

机器学习笔记--1.6数据可视化

1.表与线性结构的可视化Python提供四种容器结构--list、dict、set、tuple来装载数据，其中线性结构有两种：list和tuple。由于tuple是只读结构，仅用于外部生成器生成的数据，所以最常用的线性结构就是list。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#曲线数据加入噪声x=np.linspace(-5,5,200)y=np.si

CLBTH·2023-04-12 22:07

黄丽红日精进158/168

做自己小太阳·2023-04-12 17:39

python点菜小程序

一、实现功能实现顾客选座落座点（加）菜、退菜、查询菜单点（加）菜时，显示菜品及菜品单价，根据菜品和需要的数量下单；查询菜单时，显示菜品及数量，并给出点餐总金额，同时显示落座的桌号；退菜时，根据退菜菜品和数量退菜

ACanary·2023-04-11 17:57

python 表情包制作库_Django+PIL 做一个表情包生成网站

ZERO前言最近看到一个系列表情包火了起来，无聊之下想起入门Django时没什么好玩项目的种种不利，就写了这么一篇菜菜的文章，也算是一个简单的入门教程吧ONE什么是ＤjangoDjango项目是一个python

weixin_40003512·2023-04-11 17:07

大话循环神经网络RNN、LSTM、GRU

对机器学习或深度学习不太熟的童鞋可以先康康这几篇哦：《无废话的机器学习笔记》《一文极速理解深

全栈O-Jay·2023-04-11 16:29

机器学习笔记 2 —— K 近邻法与 kd 树

文章目录1.理论部分1.1K近邻法1.2距离度量2.k近邻法的Python实现2.1数据集的预处理2.2模型构建2.3测试模型2.4scikit-learn3.kd树3.1构造平衡kd树算法3.2kd树的Python实现1.理论部分1.1K近邻法1．kkk近邻法是基本且简单的分类与回归方法。kkk近邻法的基本做法是：对给定的训练实例点和输入实例点，首先确定输入实例点的kkk个最近邻训练实例点，然后

我有两颗糖·2023-04-11 01:48

机器学习笔记（5）

【李宏毅机器学习任务五】负责人：王佳旭课程设计人：王佳旭学习打卡内容：推导LR损失函数(1)学习LR梯度下降(2)利用代码描述梯度下降(选做)(3)Softmax原理(4)softmax损失函数(5)softmax梯度下降(6)（1）推导LogisticRegression损失函数解释：上边注释变形的原因找到了，这样做形式转换的前提就是当为C1分类时，y=1，当为C2分类时，y=0，等式左右两边只

trying52·2023-04-10 19:53

疫情职场求生：遭遇大面积降薪裁员，3个护身符，助你心里有底

大学室友菜菜发来消息：“亲，我失业了。”没想到，上学时成绩贼棒的菜菜，也没能逃过这次职场危机。前几天，我在知乎上看到个帖子：2020年失业是一种怎样的体验？短短几个小时，浏览量就到了80000+。

职心眼儿·2023-04-10 10:14

机器学习笔记：GBDT的并行化训练

@作者:机器学习算法@迪吉老农最近使用GBDT时，想通过分布式进行训练，尝试了一些框架，但原理不太了解。有些东西与同事讨论后，也还不甚明了，于是专心看了一下文档，在此记录一下。1、分布式原理常用分布式训练方式，应该是参数服务器。worker把sample的统计结果推送到单台参数服务器机器上，参数服务器汇总后，再推送到worker端。有点类似于单reducer的方式。相比于参数服务器的中心化方案，这

迪吉老农·2023-04-09 22:30

诺，你们要的春分文案海报来啦！

然而作为广告人想的是又有大师级的文案海报可以观摩学习了正所谓春风十里不如你客户才是真的动销才是真的文案卖货了文案的春天就来了所以今天菜菜特地整理了今年及以往各大品牌春分文案海报供你观赏一、套套篇杜蕾斯爱情进行时态

菜菜菜菜xin·2023-04-09 20:14

绘本讲师训练营【63期】21/21阅读原创之21天打卡心得体会

在这过去21+的日子里，十分开心能遇见你们，特别是超爱小蜗牛小蜜蜂还有美丽心心趣致燕燕率真朵朵妈女神菜菜……在这个缘分团队里，收获了图画书和行

61_0d43·2023-04-09 12:31

木耳菜成活了

中秋节那天晚上第一次在花盆里扦插木耳菜菜梗，一共6棵，几天后有1棵菜梗枯黄了，还剩下5棵。扦插木耳菜的大花盆还有空位，就在网上又买了一次木耳菜，先摘下叶子做菜，再选几棵粗壮的菜梗扦插到同一个花盆里。

花知语·2023-04-09 11:21

机器学习笔记（6）

个人自己创建数据，实现分类任务本次组队学习不太设计特征工程内容，只是学习算法的内容，对数据简单的归一化就行创建数据示例如图所示：'''LogisticRegression算法练习'''#第一步：数据准备：生成数据和训练数据/测试数据划分importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成数据defgenerate_data(seed):np.random.s

trying52·2023-04-09 11:17

蓝桥杯刷题冲刺 | 倒计时1天

作者：指针不指南吗专栏：蓝桥杯倒计时冲刺蓝桥杯加油，大家一定可以文章目录我是菜菜，最近容易我犯的错误总结+一些tips各位蓝桥杯加油加油当输入输出数据不超过1e6时，scanfprintf和cincout

指针不指南吗·2023-04-09 09:15

如何有效阅读一本书 | 聪明人的读书心法？

文：菜菜儿文章书籍：《如何有效阅读一本书》人们为什么要利用业余时间来读书？是为了缓解当下社会带来的知识焦虑？是发自内心的想提升自己？还是想朋友聚会时有个话题聊？

菜菜儿o·2023-04-09 04:25

机器学习笔记——基础知识（一）

选用教材：DEEPLEARNING深度学习（花书）花书在开始学习机器学习之前，需要一定的数学知识，花书的第二、三章比较详细地介绍了机器学习中所必须的线性代数和概率论与信息论的知识，第四章讲了有关数值计算的问题。本人在此做简单总结，供自己学习和入门选手参考。1、线性代数：标量（scalar）：单独的一个数,如等向量（vector）：一组数组成的有序序列，可以用于表示维空间中一个点的坐标，在计算机中可

电脑配件·2023-04-08 18:20

机器学习笔记之正则化(三)权重衰减角度(偏差方向)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[偏差方向]引言回顾：关于目标函数中的λ,C\lambda,\mathcalCλ,C正则化与非正则化之间的偏差偏差的计算过程引言上一节从直观现象的角度观察权重W\mathcalWW

静静的喝酒·2023-04-08 17:39

机器学习笔记之正则化(一)拉格朗日乘数法角度

机器学习笔记之正则化——拉格朗日乘数法角度引言回顾：基于正则化的最小二乘法正则化描述正则化的优化对象常见的正则化方法正则化角度处理神经网络的过拟合问题场景构建最优模型参数的不确定性最优模型参数不确定性带来的问题约束模型参数的方法从图像角度观察从拉格朗日求解角度观察关于常数

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记之正则化(二)权重衰减角度(直观现象)

机器学习笔记之正则化——权重衰减角度[直观现象]引言回顾：拉格朗日乘数法角度观察正则化过拟合的原因：模型参数的不确定性正则化约束权重的取值范围L1L_1L1正则化稀疏权重特征的过程权重衰减角度观察正则化场景构建权重衰减的描述过程权重衰减与过拟合之间的联系总结引言上一节介绍了从拉格朗日乘数法角度观察正则化

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

机器学习笔记5：Softmax分类器的logistic回归

在logistic回归模型中，我们只是讲了二分类问题，但是在我们的实际分类应用中，还涉及多分类问题，那么，这个时候，就需要用到softmax分类器了。如下图：有绿三角、红叉和蓝矩形三个类别要分类，我们是通过三个分类器先分别将绿三角、红叉、蓝矩形分类出来，这样处理多分类问题的，所以对每个类别c，训练一个logistic回归分类器fwc(x)f_{\textbf{w}}^{c}(\textbf{x})

陆撄宁·2023-04-08 15:23

机器学习笔记 temperature+Softmax

1介绍带temperature的Softmax，用公式描述，可以表示为直观感受一下importnumpyasnpdefexp_tem(x,tau):returnnp.exp(x/tau)/sum(np.exp(x/tau))print(exp_tem(np.array([1,2,3]),2))#[0.186323720.307195890.50648039]print(exp_tem(np.arr

UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

机器学习笔记：t-SNE

0前言t-SNE（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种非常常用的数据降维，常用于数据可视化t-SNE/SNE的基本原理是：在高维空间构建一个概率分布拟合高维样本点间的相对位置关系在低维空间，也构建一个概率分布，拟合低维样本点之间的位置关系通过学习，调整低维数据点，令两个分布接近1SNE随机邻域嵌入（StochasticNeighborEmbedd

UQI-LIUWJ·2023-04-08 15:18

机器学习笔记——多分类与softmax

机器学习笔记——多分类与softmax一、多分类问题1.问题简述2.“一对一”OvO3.“一对多”OvR4.

AgentSmart·2023-04-08 15:36

机器学习笔记03 -- GBDT回归、二分类、多分类问题

一、GBDT回归1偏差方差，过拟合欠拟合偏差bias：是用所有可能的训练数据集训练出的所有模型的输出的平均值与真实模型的输出值之间的差异。方差Variance：是不同的训练数据集训练出的模型输出值之间的差异。想要结果偏差小，就要让模型复杂，参数多，但这样模型的学习能力会过强，导致方差大，在测试集上表现差，表现为过拟合。想要结果方差小，就要让模型简单，参数少，但这样会导致模型学习能力弱，导致偏差大，

wafq·2023-04-08 15:36

【菜菜系列68】为什么我们曾渴望携手终身的那个人，最终放开了我们的手呢？

文/芹菜一闺蜜离婚了。在这之前，因为性格不合，他们分居了小半年，孩子跟着爸爸由奶奶照顾。办离婚证的那天，孩子见到她，第一句话就问她：妈妈，你都出差那么久了，什么时候才回家呀？她的眼泪瞬间就喷涌而出了，因为那个家，再也回不去了。更让她难受的是，男方因为工作外派，带着孩子迁往距离她几千公里的城市。这意味着，她和她的孩子就要天各一方。而且，孩子很可能以后都跟她没有关系了。她说，后悔曾经恨嫁，仓促步入婚姻

芹菜qincai·2023-04-08 13:43

我的机器学习笔记（三）--- 分类问题与K近邻算法

5.1K近邻算法的概念5.2K近邻算法的伪代码5.3K近邻算法的原理5.4K近邻算法的举例5.5K近邻模型的特点5.6K近邻模型的语法六、K近邻算法案例---鸢尾花分类6.1案例背景6.2案例实现我的机器学习笔记

离明zh·2023-04-07 14:49

我的机器学习笔记（二）--- 监督学习

文章目录一、监督学习的内容二、监督学习的定义三、监督学习的数学描述四、监督学习的常见任务我的机器学习笔记（二）—监督学习一、监督学习的内容；二、监督学习的定义；三、监督学习的数学描述；四、监督学习的常见任务

离明zh·2023-04-07 14:19

一只螃蟹的使命

六月黄九月秋风起，蟹脚痒十二月蟹入冬，影无踪这个时期也很适合制作蟹粉个个体大膘肥青壳白肚蟹之鲜而肥，甘而腻，白似玉而黄似金手工擀肉手工擀出来的蟹肉加上蟹膏和蟹黄就成为蟹粉啦夏氏怪老头狮子头蟹粉最适合搭配做成蟹粉菜菜单

鹿_恩·2023-04-07 11:18

机器学习笔记-Anaconda与JupyterNotebook的简介与使用

Anaconda与JupyterNotebook的简介与使用一、Anaconda的简介二、Anaconda的下载三、Anaconda的安装四、关于conda五、关于创建虚拟环境六、JupyterNotebook1.概述2.使用一、Anaconda的简介Anaconda支持Linux，Mac,Windows，包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda和Jupyternote

Moonpie小甜饼·2023-04-07 09:25

机器学习笔记之降维(三)从最大投影方差角度观察主成分分析

机器学习笔记之降维——从最大投影方差角度观察主成分分析引言回顾：样本均值与样本方差的矩阵表示主成分分析最大投影方差基于最大投影方差的最优特征方向求解过程总结引言上一节介绍了高维空间中样本均值和样本方差的矩阵表示

静静的喝酒·2023-04-07 07:03

成为自己的太阳

给自己做了爱吃的菜菜去贺龙体育馆运动马甲线重新回归不要彷徨、不要等待、更好的在前方！加油，傻姑娘！

傻姑娘愿你好好的·2023-04-07 04:43

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