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      【机器学习基础】梯度下降
      梯度下降1.梯度下降　　梯度下降法（Gradient Descent Optimization）是神经网络模型训练最常用的优化算法，是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对于梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。所以梯度下降法可以帮助我们求解某个函数的极小值或者最小值。对于n维问题就最优解，梯度下降法是最...
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      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:18:19
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      【机器学习基础】损失函数
      损失函数　　损失函数是机器学习里最基础也是最为关键的一个要素，通过对损失函数的定义、优化，就可以衍生到我们现在常用的机器学习等算法中。1.损失函数　　损失函数（loss function）是用来估量拟模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,损失函数的作用是衡量模型预测的好坏。通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数...
      机器学习
      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:17:34
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      【机器学习基础】常用机器学习模型
      常用机器学习模型1.朴素贝叶斯模型　　朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，它是一种生成模型，也就是它对问题进行联合建模，利用概率的乘法法则，我们可以得到：　　由于上述形式复杂，因此朴素贝叶斯作出一个假设，也就是在给定y的条件下，x1,...,xn之间的生成概率是完全独立的，也就是：　　注意此处并不是说x1,...,xn的生成概率是相互独立的，而是在给定y的条件下才是独立的，也就是这是一种...
      决策树 机器学习 数据挖掘
      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:16:48
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      2020-06-30 22:16:48
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      【机器学习基础】线性回归模型
      线性回归模型1.线性回归模型　　所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。　　在现实世界中，我们常与各种变量打交道，在解决实际问题过程中，我们常常会遇到多个变量同处于一个过程之中，它们之间互相联系、互相制约。最常见的关系有两种：一类为 “确定的关系”即变量间有确定性关系，其关系可用函数表达式表示。例如：路程s,时间t, 与速度...
      机器学习 线性回归
      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:15:53
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      【机器学习基础】逻辑回归模型
      逻辑回归模型　　Logit（逻辑回归）模型（Logit model，也译作“评定模型”，“分类评定模型”，又作Logistic regression，“逻辑回归”）是离散选择法模型之一，Logit模型是最早的离散选择模型，也是目前应用最广的模型。是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。1.逻辑回归模型　　Logit模型是最早的离散选择模型，也是目...
      机器学习
      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:14:35
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      【机器学习基础】机器学习介绍
      机器学习介绍　　机器学习是一个跟“大数据”一样近几年格外火的词汇。而机器学习究竟是一个什么过程或者行为呢？接下来，让我们来看看什么是机器学习。1.什么是机器学习　　谈到机器学习，我们先想想人类学习的目的是什么？是掌握知识、掌握能力、掌握技巧，最终能够进行比较复杂或者高要求的工作。那么类比一下机器，我们让机器学习，不管学习什么，最终的目的都是让它独立或至少半独立地进行相对复杂或者高要求的工作。...
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      作者小头像 Micker 2020-06-30 22:13:45
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      【Python算法】常用降维方法-常用降维方法解读
      常用降维方法-常用降维方法解读1. 引言　　机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。　　目前大部分降维算法处理向量...
      机器学习 Python
      作者小头像 Micker 2020-06-24 21:31:10
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      【Python算法】常用降维方法-常用降维方法的目的
      常用降维方法-常用降维方法的目的　　正所谓每一个结果的出现都是一系列的原因导致的，当构建机器学习模型时候，有时候数据特征异常复杂，这就需要经常用到数据降维技术，下面主要介绍一些降维的主要原理。1. 降维的目的　　在实际的机器学习项目中，特征选择/降维是必须进行的，因为在数据中存在以下几个 方面的问题：数据的多重共线性：特征属性之间存在着相互关联关系。多重共线性会导致解的空间不稳定， 从而导致...
      Python 机器学习
      作者小头像 Micker 2020-06-24 21:30:23
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      【Python算法】常用降维方法-机器学习数学预备知识
      常用降维方法-机器学习数学预备知识1.机器学习简介　　机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。2. 机器学习预备数学知识2.1 线性代数2.1.1 标量　　一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。2.1.2 向量　　一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过...
      Python 机器学习
      作者小头像 Micker 2020-06-24 21:29:27
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      【Python算法】常用降维方法--机器学习简介
      常用降维方法--机器学习简介1. 机器学习简介　　机器学习的萌芽诞生与19世纪60年代，20年前开始逐渐兴起，他是一门跨学科的交融。这里面包含了概率论、统计学等等学科。随着计算机硬件的提升，计算机运算速度的不断提高，它真正开始计入我们的日常生活当中。而在不久的将来，我相信它会成为我们生活中必不可少的组成元素。我们说说日常生活中机器学习的应用。第一个提到的最具代表性的公司应该就是google,...
      人工智能 Python 机器学习
      作者小头像 Micker 2020-06-24 21:28:36
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