机器学习

  • 机器学习 1 linear regression 作业(二)

    这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面,这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西,恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路》。把我自己写的代码运行保存的结果提交上去后发现,损失函数值很大…

    机器学习 2023年4月13日
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  • 机器学习 1 regression

    Linear regerssion 线性回归     回归:       stock market forecast        f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数      self driving car       f(获取的道路图像)= 方向盘角度       recommendation      f(使用者A 商品B)= 购买…

    机器学习 2023年4月13日
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  • 机器学习三 卷积神经网络作业

    本来这门课程http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML16.html 作业是用卷积神经网络做半监督学习,这个还没完全解决,于是先从基础的开始,用keras 实现cifar10。 以下是代码 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 __author__ = ‘Administrator’ 3 4…

    机器学习 2023年4月13日
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  • 机器学习二 逻辑回归

    在生成模型中讲到了,可以利用手头的数据,假设数据是满足高斯分布,且是不同的均值,但是同一个协方差矩阵,基于贝叶斯的判别式,可以得到 p(c1|x)>0.5 是第一类   p(c1|x)可以转化为sigmod(z)=w*x +b     

    机器学习 2023年4月13日
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  • 支撑矢量机SVM 机器学习基石–学习笔记02–Hard Dual SVM

         首先,回顾一下SVM问题的定义,如下:       线性约束很烦,不方便优化,是否有一种方法可以将线性约束放到优化问题本身,这样就可以无拘无束的优化,而不用考虑线性约束了。其对应的拉格朗日对偶形式为:          最终的优化结果保证离超平面远的点的权重为0。           经过上面的对偶变化,下面来一步一步的简化我们的原始问题,    …

    机器学习 2023年4月13日
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  • 机器学习网址归纳

    Machine Learning developers.google tensorflow 人工智能各种技术与算法   ***************机器学习实战**************** by 修行的猫_zq 机器学习实战python3 机器学习实战-python3-github ***************机器学习实战**************…

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  • Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱

    Python 网页爬虫 & 文本处理 & 科学计算 & 机器学习 & 数据挖掘兵器谱 NLPJob   曾经因为NLTK的缘故开始学习Python,之后渐渐成为我工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是C/C++,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python。离开腾讯创业后,第一个作品课程图谱也是选择了Python系的Fl…

    机器学习 2023年4月13日
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  • 常用的数据挖掘&机器学习知识(点)

    Basis(基础): MSE(MeanSquare Error 均方误差),LMS(Least MeanSquare 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(Maximum LikelihoodEstimation最大似然估计),QP(QuadraticProgramming 二次规划), CP(Condition…

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  • 机器学习笔记(一)

            1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。     2.无监督学习中人工不对数据集作任何说明,不给答案,不贴标签,目的是让机器自动将一堆混乱的数据分成几个簇(类),而分类的标准没有事先     ·  给出。例如:新闻分类、自动市场分割、前景与背景声音分割。       …

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  • 机器学习中分类问题

    regression与线性回归(linear regression) 线性回归(linear regression): 有监督学习 => 学习样本为D={(xi,yi)}ª 输出/预测的结果yi为连续值变量 需要学习映射f:x~y 假定输入x和输出y之间有线性相关关系       损失函数(loss function) 我们要找到最好的权重/参数Θ 怎…

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