from :https://www.zhihu.com/question/29385169/answer/44177582 逻辑回归的模型引入了sigmoid函数映射，是非线性模型，但本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都 ...
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2019-01-04 19:11:04
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人工智能——目录汇总： https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/80685474 人工智能——高数篇： https://blog.csdn.net/qq_42452134?t=1 人工智能——激活（激励）函数： https://baijia ...
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2018-12-25 10:15:34
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1.用途 现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布。 KF处理线性模型: EKF 通过雅克比和偏导数近似非线性模型， ...
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2018-12-22 17:26:18
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1 import tensorflow as tf 2 import numpy as np 3 4 '''使用numpy生成100个随机点''' 5 x_data = np.random.rand(100) 6 y_data = x_data*0.1 + 0.2 7 8 '''构造一个线性模型''... ...
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2018-12-18 02:07:48
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文章转自： https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html 首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值。决策树 ...
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2018-12-01 23:43:33
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1.深度前馈网络 定义了一个映射 y = f(x;θ)，并且学习参数 θ 的值，使它能够得到最佳的函数近似 2.这种模型被称为前向（feedforward） 在模型的输出和模型本身之间没有反馈（feedback）连接 3.深度（depth） 模型的层数 4.隐藏层（hidden layer） 隐藏层 ...
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2018-11-30 13:54:10
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**本文转自https://www.cnblogs.com/fionacai/p/5894142.html** </font> <br><br> <p>首先，在了解树模型之前，自然想到树模型和线性模型有什么区别呢？其中最重要的是，树形模型是一个一个特征进行处理，之前线性模型是所有特征给予权重相加得到 ...
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2018-11-19 22:40:16
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Tensorboard tensorboard用以图形化展示我们的代码结构和图形化训练误差等，辅助优化程序 微代码测试 代码全文 启动tensorboard 运行代码之后可以在目录 下看到生成了一个文件，用于启动tensorboard。执行 ，打开浏览器 ,可以看到视图 注：要保证该文件夹下只有一个 ...
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2018-11-18 14:14:26
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一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。 这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型(包括预处理的阶段)。此文讨论到的内容来源于我参加的过的数百次的机器学习竞赛。请大家注意这里讨论的方法是大体 ...
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2018-11-10 00:56:05
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1.线性回归 对包含$d$个属性描述的数据${\bf{x}} = \{ {x_1},{x_2},...,{x_d}\}$，建立一个加权线性模型，$f({\bf{x}}) = {\omega _1}{x_1} + {\omega _2}{x_2} + ... + {\omega _d}{x_d} + ...
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2018-11-08 23:19:38
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