机器学习

Model Representation Recall that in *regression problems*, we are taking input variables and trying to map the output onto a *continuous* expected result function. Linear regressio…

目录 一、监督式分类：建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合：当特征过多 错误分析 二、实例：文本分类和词性标注 文本分类 词性标注：“决策树”分类器 三、更近一步的连续分类或贪婪序列分类：在朴素贝叶斯和“决策树”之后 四、评估 五、三种分类器的总结 六、后记 关于分类文本，有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自…

首先打开电脑命令提示符 cd到pip所在文件夹下    cd C:\Users\yxp\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Scripts（这是我的电脑Python的安装路径） 安装sklearn，安装sklearn的时候一定要注意顺序。 　　安装顺序：numpy / scipy / matplotlib / sci…

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KNN简介 KNN(k-NearestNeighbor)算法的思想总结一下：就是在数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类，其算法的描述为： 1.计算测试数据与各个训练数据之间的距离,选用欧式距离，计算每个点到数据集…

过拟合：当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现很差，我们称过拟合发生了，通俗点就是：模型在训练集中测试的准确度远远高于在测试集中的准确度。 过拟合问题通常发生在变量特征过多的时候。这种情况下训练出的方程总是能很好的拟合训练数据，也就是说，我们的代价函数可能非常接近于0或者就为0，使其拟合只局限于训练样本中，无法很好预测其他新的…

从本科时候（大约9年前）刚接触Bayes公式，只知道P(A|B)×P(B) = P(AB) = P(B|A)×P(A) 到硕士期间，机器学习课上对P(B|A)P(A)冠以“先验概率”，而不知“先验”二字到底从何而来。 再到工作了几年之后重回校园，重新拾起对求知的热情，重新用向小白讲述Bayes公式的态度，讲述自己对它最朴素的理解。尽量让像我一样刚入门的小白同…

Lecture 4 Linear Regression with Multiple Variables 多变量线性回归 4.1 多维特征 Multiple Features4.2 多变量梯度下降 Gradient Descent for Multiple Variables4.3 梯度下降法实践 1-特征缩放 Gradient Descent in Prac…

Question 1 Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/university, given how well she did in her first year. Specifically, let x be equ…

【1】 Answer：C 【2】   Answer：D 第二层要输出四个元素a1 a2 a3 a4。输入x有两个，加一个x0是三个。所以是4 * 3   【3】   Answer：C 【4】 Answer：C 【5】   Answer：A  相当于x1==0&&x2==0 【6】 Answer：C 10个类别，输出层有10个。10*(5+1)…