機(jī)器學(xué)習(xí)模型概念 LR : 事件發(fā)生的對數(shù)幾率是輸入的線性函數(shù) 優(yōu)點：1）實現(xiàn)簡單匆背，廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問題上典尾；2）計算代價不高，LR在時間和內(nèi)存需求上相當(dāng)高效惩阶。3）LR對于數(shù)據(jù)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法 -
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主成分分析法(PCA)(含SVD奇異值分解)等降維(dimensionality reduction)算法-sklearn親們早安断楷、午安锨匆、晚安，上一篇主成分分析法(PCA)等降維(dimensionality reduction)算法-Python主要是了解了PCA的原理和基于Python的基本...
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奇異值分解(SVD)原理與在降維中的應(yīng)用奇異值分解(Singular Value Decomposition冬筒，以下簡稱SVD)是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的算法恐锣，它不光可以用于降維算法中的特征分解茅主，還可以用于推薦系統(tǒng)，...
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小白一枚，喜歡鉆研學(xué)習(xí)玷禽，樂于分享学搜，希望把我遇到的坑寫成經(jīng)驗，幫助大家少走彎路Ｂ垩堋Ｈ鹋濉！
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七年總結(jié)常用 Git 命令清單
我每天使用 Git 坯台，但是很多命令記不住炬丸。 一般來說，日常使用只要記住下圖6個命令蜒蕾，就可以了稠炬。但是熟練使用，恐怕要記住60～100個命令咪啡。 下面是我整理的常用 Git 命令清...
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混淆矩陣首启、準(zhǔn)確率、精確率撤摸、召回率毅桃、F值、ROC曲線准夷、AUC钥飞、PR曲線-Sklearn.metrics評估方法
目錄 混淆矩陣 confusion-matrix 分類準(zhǔn)確率 accuracy 精確率Precision 召回率 recall F1值 Roc曲線、AUC PR曲線 混淆矩陣...
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面試經(jīng)驗（機(jī)器學(xué)習(xí)）
常見分類模型（ svm衫嵌，決策樹读宙，貝葉斯等）的優(yōu)缺點，適用場景以及如何選型解決過擬合的方法有哪些楔绞？ KNN（分類與回歸） 分類模型可以做回歸分析嗎结闸？反過來可以嗎？ 分類模型和回...
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二戰(zhàn)周志華《機(jī)器學(xué)習(xí)》--集成學(xué)習(xí)1酒朵、概念拾遺 同質(zhì)集成：個體學(xué)習(xí)器通常由一個現(xiàn)有的學(xué)習(xí)算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中產(chǎn)生桦锄。異質(zhì)集成：個體學(xué)習(xí)器由不同的學(xué)習(xí)算法生成。好而不同：集成學(xué)習(xí)中的個體學(xué)習(xí)器要有一定的準(zhǔn)確性耻讽，即學(xué)習(xí)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)中牛頓法凸優(yōu)化的通俗解釋
之前察纯，我發(fā)過一篇文章，通俗地解釋了梯度下降算法的數(shù)學(xué)原理和推導(dǎo)過程，推薦一看饼记。鏈接如下： 簡單的梯度下降算法香伴，你真的懂了嗎？ 我們知道具则，梯度下降算法是利用梯度進(jìn)行一階優(yōu)化即纲，而...
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梯度下降優(yōu)化算法綜述
轉(zhuǎn)自http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/52478715 梯度下降優(yōu)化算法綜述 該文翻譯自An overvi...
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機(jī)器學(xué)習(xí)實踐筆記--Logistic回歸
Logistic回歸 主要內(nèi)容Sigmoid函數(shù)和Logistic回歸分類器最優(yōu)化理論初步梯度下降最優(yōu)化算法數(shù)據(jù)中的缺失項處理 假設(shè)現(xiàn)在有一些數(shù)據(jù)點，我們用一條直線對這些點進(jìn)...
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