一、基本原理 聚類(clustering)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)(unsupervised learning)方椎，即沒有標(biāo)記信息孔厉，通過對無標(biāo)記訓(xùn)練樣本的...

一拯钻、基本原理 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural networks)模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。下面以三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例具體說明其實(shí)現(xiàn)過程：該模型共包...

如果數(shù)據(jù)比簡單的直線更為復(fù)雜撰豺，我們也可以用線性模型來你和非線性數(shù)據(jù)粪般。一個簡單的方法就是將每一個特征的冪次方添加為一個新的特征，然后在這個拓展的特...

一污桦、基本原理 給定訓(xùn)練樣本集亩歹，學(xué)習(xí)的目標(biāo)即是找到一個劃分超平面，這個超平面可以通過線性方程 來描述凡橱。對于樣本點(diǎn)小作，若，則稼钩；若顾稀，則，令 即樣本空間...

一坝撑、原理解釋 1.1静秆、從線性回歸到邏輯回歸 考慮二分類問題粮揉，線性回歸模型產(chǎn)生的是實(shí)值，仍需要轉(zhuǎn)化為0/1值抚笔。因此單位階躍函數(shù)(unit-step...

一扶认、問題描述 給定數(shù)據(jù)集 其中線性回歸(linear regression)試圖學(xué)得，使得殊橙。代價函數(shù)為辐宾，其中，求解膨蛮，使代價函數(shù)最小螃概，即代表擬合出...

git 倉庫特點(diǎn) 使用快照流 近乎所有操作都是本地執(zhí)行 一般只添加數(shù)據(jù)三種狀態(tài)：modified -> committed -> staged ...

1. Light GBM 簡介 在數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，提起大名鼎鼎的 XGBoost鸽疾，相信很多人都聽說過，尤其是在 Kaggle 賽場上...

問題描述 在我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)-決策樹部分豺鼻，欲可視化決策樹結(jié)構(gòu)。最終可視化結(jié)果： 解決方案 決策樹由嵌套字典組成款慨，如： {"no surfaci...