机器学习

Pandas 是对numpy的封装 Pandas 核心结构DataFrame 近似看出矩阵结构panda字符型叫object dataframe其中一行或者一列叫series dataframe 里面结构是series series里面的结构又是ndarryayseries 就是可以自定义索引的ndarray string index可以用来字符串切片 常用…

使用 scikit-learn 机器学习包实现最基础的线性回归模型。 安装 scikit-learn 包，或者 Anaconda 工具箱自带。 pip install scikit-learn 构建训练数据。 from random import randint train_set_limit = 1000 train_set_count = 100 tra…

矩阵求导公式  在学习机器学习线性回归时，遇到矩阵求导的问题。  

1.windows环境whl包下载地址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 2.安装numpy、scipy、scikit-learn、matplotlib 我的环境是python3.6+windows  10 64bit，于是分别下载 1）http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pyth…

摘要： 大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Searchmetrics公司高级数据科学家Abhishek Thakur提供。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。 大数据文摘作品 作者：Abhishek Thakur 编译：Cathy，黄文畅，姜范波，寒小阳 前言 本文由Se…

摘要： 本文译者张相於，首发于微信公号ResysChina（resyschina），「AI早餐汇」经授权转载。以下为注解和编译的内容： 本文是对一文的翻译+解读。 本文译者张相於，首发于微信公号ResysChina（resyschina），「AI早餐汇」经授权转载。以下为注解和编译的内容： 本文是对<Rules of Machine Learning:…

摘要：        Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。        首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。        Bagging和Boosting…

      在机器学习-李航-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义。相关推导也做了明确的推导。有了数学建模。我们要对模型进行计算。        感知机学习的目的是求的是一个能将正实例和负实例完全分开的分离超平面。也就是去求感知机模型中的参数w和b.学习策略也就是求解途径就是定义个经验损失函数，并将损失函数极小化。我们这儿…

          感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降，多项式拟合，神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习，不是微积分，或者线性代数，或者概率论。微积分，概率论，线性代数是 大学期间的基础课程。很多人应该都学过。…

      最近在学机器学习，看了Andrew Ng 的公开课,同时学习李航博士的 《统计学习方法》在此记录。 在第十二页有一个关于多项式拟合的问题。此处，作者直接给出了所求的的偏导。这里做一下详细推导。           ， 此处函数模型的求偏导问题，首先看一下偏导的定义 因为此处是，所以除了Wj 外的Xi,Yi 都可以视作常数。对此求解。 推导后我们会…