機(jī)器學(xué)習(xí)模型概念 LR : 事件發(fā)生的對(duì)數(shù)幾率是輸入的線性函數(shù) 優(yōu)點(diǎn):1)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單判没,廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問題上幽告;2)計(jì)算代價(jià)不高列林,LR在時(shí)間和內(nèi)存需求上相當(dāng)高效。3)LR對(duì)于數(shù)據(jù)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)模型概念 LR : 事件發(fā)生的對(duì)數(shù)幾率是輸入的線性函數(shù) 優(yōu)點(diǎn):1)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單判没,廣泛的應(yīng)用于工業(yè)問題上幽告;2)計(jì)算代價(jià)不高列林,LR在時(shí)間和內(nèi)存需求上相當(dāng)高效。3)LR對(duì)于數(shù)據(jù)...
親們?cè)绨病⑽绨簿狻⑼戆玻弦黄鞒煞址治龇?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...
奇異值分解(Singular Value Decomposition虱歪,以下簡(jiǎn)稱SVD)是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的算法蜂绎,它不光可以用于降維算法中的特征分解,還可以用于推薦系統(tǒng)笋鄙,...
我每天使用 Git 玫膀,但是很多命令記不住矛缨。 一般來說,日常使用只要記住下圖6個(gè)命令帖旨,就可以了箕昭。但是熟練使用,恐怕要記住60~100個(gè)命令解阅。 下面是我整理的常用 Git 命令清...
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...
常見分類模型( svm怪与,決策樹夺刑,貝葉斯等)的優(yōu)缺點(diǎn),適用場(chǎng)景以及如何選型解決過擬合的方法有哪些分别? KNN(分類與回歸) 分類模型可以做回歸分析嗎遍愿?反過來可以嗎? 分類模型和回...
1耘斩、概念拾遺 同質(zhì)集成:個(gè)體學(xué)習(xí)器通常由一個(gè)現(xiàn)有的學(xué)習(xí)算法從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中產(chǎn)生沼填。異質(zhì)集成:個(gè)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(gè)體學(xué)習(xí)器要有一定的準(zhǔn)確性括授,即學(xué)習(xí)...
之前坞笙,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)過程荚虚,推薦一看薛夜。鏈接如下: 簡(jiǎn)單的梯度下降算法,你真的懂了嗎曲管? 我們知道却邓,梯度下降算法是利用梯度進(jìn)行一階優(yōu)化硕糊,而...
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...
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(xiàng)處理 假設(shè)現(xiàn)在有一些數(shù)據(jù)點(diǎn)院水,我們用一條直線對(duì)這些點(diǎn)進(jìn)...