http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/7950084 本文会讲到： (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3)cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4)梯度下降：解决线性回归的方法之一 (5)feature sc ...
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2017-11-28 19:49:33
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一、时间序列定义 时间序列也成动态序列，是指将某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列。时间序列有两个组成要素构成：1、第一个要素是时间要素；2、第二个是数值要素。时间序列根据时间和数值性质的不同 ，可以分为时期时间序列和时点时间序列。 二、时间序列分解 时间序列数值变化背后必然蕴含着数值变 ...
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2017-11-27 21:31:04
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下面我们再来看看各种舱级别情况下各性别的获救情况 得到下图 下面再看看大家族对结果有什么影响 PassengerId SibSp Survived 0 0 398 1 210 1 0 97 1 112 2 0 15 1 13 3 0 12 1 4 4 0 15 1 3 5 0 5 8 0 7 Pas ...
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2017-11-20 17:47:20
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matlab离散点拟合二维椭圆的时候，主要有两种方法，一种是使用boundary函数拾取边界点，直接拟合，一共五个参数，使用matlab的regress就可以，公式如下： 但是这种方法有一些缺点，就是在由于参数过多，拟合垂直情况和系数相差过大的异常椭圆情况会误差会比较大，因此一般使用第二种方法，即将 ...
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2017-11-18 23:38:12
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https://www.52ml.net/20145.html 1 特征工程是什么？ 有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。那特征工程到底是什么呢？顾名思义，其本质是一项工程活动，目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。通过总结 ...
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2017-11-06 21:29:17
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（原创文章，谢绝转载~） 机器学习入门内容： 1.过程：训练数据 -》 机器学习 -》模型 ； 输入-》模型-》输出 2.overfitting ，过度拟合问题。为了符合所有的数据点，而导致过度拟合的模型。 confront过度拟合的常用方法：（1）简洁模型 （2）留一部分训练数据（可以随机变化）校 ...
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2017-11-02 16:08:24
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CNTK 搞深度学习 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包。本文介绍CNTK的基本内容，如何写CNTK的网络定义语言，以及跑通一个简单的例子。 根据微软开发者的描述，CNTK的性能比Caffe，Theano， TensoFlow等主 ...
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2017-10-30 14:19:15
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549 RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景 ...
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2017-09-25 23:04:09
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逻辑回归名字比较古怪，看上去是回归，却是一个简单的二分类模型。 逻辑回归的目标函数是如下形式： 其中x是features，θ是feature的权重，σ是sigmoid函数。将θ0视为θ0*x0（x0取值为常量1），那么 这里我们取阈值为0.5，那么二分类的判别公式为： 下面说一下参数θ的求解： 为啥 ...
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2017-09-24 23:34:43
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分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com ...
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2017-09-23 16:11:53
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