Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-07-01 13:51:44
阅读次数：
140
在JVM中类加载过程中，在解析阶段，Java虚拟机会把类的二级制数据中的符号引用替换为直接引用。 1.符号引用（Symbolic References）： 符号引用以一组符号来描述所引用的目标，符号可以是任何形式的字面量，只要使用时能够无歧义的定位到目标即可。例如，在Class文件中它以CONSTA ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-24 16:37:54
阅读次数：
81
在《机器学习 逻辑回归（一）（Machine Learning Logistic Regression I）》一文中，我们讨论了如何用逻辑回归解决二分类问题以及逻辑回归算法的本质。现在来看一下多分类的情况。 现实中相对于二分类问题，我们更常遇到的是多分类问题。多分类问题如何求解呢？有两种方式。一种是 ...
分类：
系统相关 时间：
2019-06-23 20:48:12
阅读次数：
170
在Logistic regression二分类问题中，我们可以使用sigmoid函数将输入Wx+b映射到(0,1)区间中，从而得到属于某个类别的概率。将这个问题进行泛化，推广到多分类问题中，我们可以使用softmax函数，对输出的值归一化为概率值 这里假设在进入softmax函数之前，已经有模型输出 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-22 22:28:22
阅读次数：
139
#chapter 3#### attach(mtcars) plot(wt,mpg) abline(lm(mpg~wt)) #adds a line of best fit title("regression of mpg on weight") detach(mtcars) pdf("mygrap... ...
分类：
编程语言 时间：
2019-06-18 09:12:05
阅读次数：
133
在统计学中，线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归（multivaria ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-06 10:46:39
阅读次数：
135
a data-centric way to build predictive models The ML problem Supervised regression learning Robot navigation example How it works with stock data Exam ...
分类：
系统相关 时间：
2019-06-05 09:42:34
阅读次数：
137
title: why batch norm work 没太理解 title: softmax regression 多分类问题，输出层变成一个n维向量，有几个类就几维，每一个元素对应属于这个类的概率 softmax激活函数，挺简单的啊 softmax这一层，本身是划分线性边界的 title: dee ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-04 17:46:40
阅读次数：
113
Binary ClassificationDefineSigmoid Function Logistic Function\[ h_\theta(x) = g(\theta^Tx) \]\[ z = \theta^Tx \]\[ 0 \theta^Tx = 0\)Cost Function\[J(\... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-02 19:27:16
阅读次数：
136
Regularizationfor Linear Regression and Logistic RegressionDefineunder-fitting 欠拟合(high bias)over-fitting 过拟合 (high variance):have too many features, ... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-06-02 19:26:26
阅读次数：
110
