感知机模型是一个二分类的线性分类模型。其输入为实例的特征峰向量。输出是实例的类别，取+1和-1两种值。感知机对应于输入空间中讲实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。其判别函数为： w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 如图 其损失函数的选择是误分点到决策面的距离。因此决策面可以有多个。感知 ...
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2018-10-09 12:16:39
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1.逻辑回归解决什么问题？ 逻辑回归用于分类问题。 对于二分类问题，输入多个特征，输出为是或不是（也可以写作1或0）。 逻辑回归就是这样一个用于分类的模型。 2.什么是逻辑回归？ 逻辑回归建立在线性回归的基础上。 首先，线性回归将多个特征映射到一个变量。 之后，在这个变量上设置一个阈值。大于这个阈值 ...
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2018-10-07 15:37:06
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机器学习 2 线性回归 首先吐槽我们的老师上课上得真是太烂了。。真的烂。。 PPT里也只会对没有意义的公式，而且还不解释是在干什么。。 回归 1. 什么是回归 首先 回归 属于 监督学习 的一种，回归问题中，尝试预测连续的输出，与尝试预测离散的输出的 分类 问题恰恰相反。 举个例子： 预测房价 预测 ...
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2018-10-05 23:27:18
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Iris数据集 这是一个有6个样本的三分类问题。我们需要根据这个花的花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度来判断这个花属于山鸢尾，杂色鸢尾，还是维吉尼亚鸢尾。具体应用到gbdt多分类算法上面。我们用一个三维向量来标志样本的label。[1,0,0] 表示样本属于山鸢尾，[0,1,0] 表示样本属于杂 ...
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2018-10-01 16:31:51
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对于分类问题的神经网络最后一层的函数做如下知识点总结： sigmoid函数的定义：令p(y=1)=x，p(y=0)=1-x，f =ln( x/(1-x))，推导出x=ef/(1-ef)，即输出的是y=1的概率，这一点与softmax函数不同. 常用损失函数介绍： MSE：均方误差一遍用于回归问题的损 ...
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2018-09-27 14:21:54
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转https://www.cnblogs.com/litthorse/p/9332370.html 作为(曾)被认为两大最好的监督分类算法之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法)，该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题，可谓是一种简单而强大的算法，本节主要简单介绍adaboo ...
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2018-09-26 16:08:39
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在多分类问题中，我们可以使用 softmax 函数，对输出的值归一化为概率值。下面举个例子： Press to save figure to "net.svg", to break c:\programdata\anaconda3\lib\site packages\viznet\context.p ...
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2018-09-25 19:38:37
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机器学习的定义： 让机器代替人，实现人的工作。 现有的机器学习分类： （1）监督学习 > 分类问题 （2）半监督学习 > 聚类问题 （3）非监督学习 > 聚类问题 （4）强化学习 > 降维 归纳： 主要可分为：分类、回归/预测、聚类和维度下降。 机器学习“六步走”： a.收集数据； b.准备数据 c ...
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2018-09-25 17:26:11
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Account locked due to 25 failed logins 1 2 pam_tally2 --user=ops #查看 pam_tally2 --user=ops --reset #重置 分类: 问题处理 好文要顶 关注我 收藏该文 1 2 pam_tally2 --user=op ...
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2018-09-25 14:04:49
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1数据集合 scikit-leaning 数据集合 data set 样本 sample 特征 feature分类任务（二分类）分辨垃圾邮件，分辨股票涨跌 多分类任务，数字识别，图像识别，判断发送给客户信用卡的风险 2048自动 游戏，下围棋游戏分类任务。自动驾驶（多分类问题） 多分类任务可以转换成 ...
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2018-09-22 19:49:20
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