使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/kaggle ...
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2018-04-29 11:57:55
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使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/kaggle ...
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2018-04-29 11:48:05
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机器学习的任务是从属性X预测标记Y，即求概率P(Y|X)； 有监督学习 training data给了正确的答案即label，任务就是建立相应的模型，训练样本集外的数据进行分类预测。 生成式模型 生成模型学习一个联合概率分布P（x，y） 常见的判别方法有 k近邻法、感知机、决策树、逻辑回归、线性回归 ...
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2018-04-22 12:55:52
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在 "RCNN" 初步试水取得成功后，研究人员又迅速跟进，针对 RCNN 中的几点不足提出改进，接连推出了 fast rcnn 和 faster rcnn。关于这两篇论文，网上相关的文章实在是多如牛毛，因此，本篇博文不打算深入讲解，只是不落俗套地介绍一下它们改进的痛点，基本流程，以及我自己对一些小问 ...
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2018-02-25 00:10:16
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决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现（待定） 一、ID3概念 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核 ...
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2018-01-10 13:55:59
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从0开始做垂直O2O个性化推荐 上次以58转转为例，介绍了如何从0开始如何做互联网推荐产品（回复“推荐”阅读），58转转的宝贝为闲置物品，品类多种多样，要做统一的宝贝画像比较难，而分类别做宝贝画像成本又非常高，所以更多的是进行用户画像、分类预测推荐、协同过滤推荐等个性化推荐。 有些同学反馈，他们的产 ...
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2017-12-25 17:03:57
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总结： 一、研究内容 本文研究了CAL-BP（基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法）在症状证型分类预测中的应用。 二、算法思想 1、隐层计算完各节点的误差后，对有最大误差的节点的权值进行正常修正， 而对其它单元的权值都向相反方向修正，用 δ表示隐层节点的权值修正量， 则修正量的调整公式具 ...
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2017-06-27 21:17:00
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给定源域Ds和目标域Dt，D={X,P(X)},并且给定源任务和目标任务 Ts 和 Tt，其中T={Y,P(Y|X)}.4种分法： χs≠χt。源域和目标域的特征空间不同，例如，文档是用两种不同的语言写的 xs=xt， 但P(Xs)≠P(Xt)。源域和目标域的边缘概率分布不同，例如，两个文档有着不同 ...
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2017-06-09 11:16:03
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序列分类，预测整个输入序列的类别标签。情绪分析，预测用户撰写文字话题态度。预测选举结果或产品、电影评分。 国际电影数据库(International Movie Database)影评数据集。目标值二元，正面或负面。语言大量否定、反语、模糊，不能只看单词是否出现。构建词向量循环网络，逐个单词查看每条 ...
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2017-06-04 10:46:37
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随机森林模型是一种数据挖掘模型，常用于进行分类预测。随机森林模型包含多个树形分类器，预测结果由多个分类器投票得出。 决策树相当于一个大师，通过自己在数据集中学到的知识对于新的数据进行分类。俗话说得好，一个诸葛亮，玩不过三个臭皮匠。随机森林就是希望构建多个臭皮匠，希望最终的分类效果能够超过单个大师的一 ...
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2017-04-17 10:01:24
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