原文链接：https://www.mlpod.com/mlbase/23.html 三要素：方法=模型+策略+算法。 1.1 模型 在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。假设空间用$\mathcal{F}$表示，假设空间可以定义为$$\mathcal{F} = \left\{ ...
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2018-09-02 02:09:13
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方法与参数 LogisticRegression类的各项参数的含义 class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0, fit_intercept=True, inter ...
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2018-09-01 20:26:56
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回归模型构建 | 模块 | 函数 | 算法名称 | 简称 | | | | | | | linear_model | LinearRegression | 线性回归 | LR | | svm | SVR | 支持向量机回归 | SVM | | neighbors | KNeighborsRegress ...
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2018-08-31 15:43:09
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1 #简单的决策树分类 2 from sklearn import tree 3 features = [[300,2],[450,2],[200,8],[150,9]] 4 labels = ['apple','apple','orange','orange'] 5 clf = tree.Deci... ...
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2018-08-31 14:09:28
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Diagonal Traverse https://www.youtube.com/watch?v=uj65eeIScnQ Given a matrix of M x N elements (M rows, N columns), return all elements of the matrix ... ...
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2018-08-28 21:57:49
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Android端的video标签针对 1.video的全屏处理；2.video的自动播放 ...
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2018-08-27 11:19:48
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在机器学习中，经常要用scikit-learn里面的线性回归模型来对数据进行拟合，进而找到数据的规律，从而达到预测的目的。用图像展示数据及其拟合线可以非常直观地看出拟合线与数据的匹配程度，同时也可用于后续的解释和阐述工作。 这里利用Nathan Yau所著的《鲜活的数据：数据可视化指南》一书中的数据 ...
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2018-08-26 22:00:02
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一、Reinforcement Learning 强化学习 抛弃人类经验”和“自我训练”并非AlphaGo Zero最大的亮点，其关键在于采用了新的reinforcement learning（强化学习的算法），并给该算法带了新的发展。 AlphaGo Zero仅拥有4个TPU，零人类经验，其自我训 ...
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2018-08-24 02:14:00
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CountVectorize 来自：python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 CountVector ...
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2018-08-20 16:37:53
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一、σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量，所以先对σ2作估计。 通过残差平方和（误差平方和） （1） 又∵ （2） ∴ （3） 其中 为响应变量观测值的校正平方和。残差平方和有n-2 个自由度，因为两个自由度与得到的估计值与相关。 （4） ∴ σ2的无偏估计量 ...
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2018-08-19 19:07:39
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