1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 · 我们先了解回归算法： · 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响的因素成为特征；如果影响的因素只有一 ...
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2020-04-20 23:21:56
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博主在准备研究生复试时，整理了一些面试容易被问到的问题。知识点涵盖内容较多，对于丰富计算机知识也有一定帮助。赠人玫瑰，手留余香~~~ *************************************?爱旌旌?********************************* 【软件工程】 ...
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2020-04-19 16:22:37
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恢复内容开始 6-1 分类 垃圾邮件的处理可以作为一个分类问题的例子，要么是垃圾邮件，要么不是垃圾邮件两种可能，这是一种二元的分类问题 0 表示正类，1 表示负类；他们并没有明确的定义，我们可以根据自己的想法来 那么如何来开发分类问题 假如我们用现行回归的方式来做分类的问题（0表示没有恶性肿瘤，1表 ...
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2020-04-16 19:41:27
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一、大数据预处理的几个步骤 1.数据预处理 2.数据清洗 3.数据集成 4.数据归约 5.数据变换 6.数据离散化 7.大数据预处理 二、数据预处理 现实中的数据大多是“脏”数据： ①不完整 缺少属性值或仅仅包含聚集数据 ②含噪声 包含错误或存在偏离期望的离群值 比如：salary=“-10”，明显 ...
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2020-04-03 22:15:48
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理论上讲线性回归模型既可以用于回归，也可以用于分类。解决回归问题，可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题，该方法则有点不适应，因为线性回归的输出值是不确定范围的，无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类，线性回归+阈值的方式，已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类 ...
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2020-03-21 18:33:18
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《机器学习入门》本书通过通俗易懂的语言，丰富的图示和经典的案例，让广大机器学习爱好者轻松入门机器学习MachineLearning，有效地降低了学习的门槛。本书共分11章节，覆盖的主要内容有机器学习概述、数据预处理、K近邻算法、回归算法、决策树、K-means聚类算法、随机森林、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络（卷积神经网络、Keras深度学习框架）、人脸识别入门等。从最简单的常识出发来切入AI领
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2020-03-15 10:04:46
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简书 原作者 skullfang https://www.jianshu.com/p/9ee85fdad150 分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R Squared 1.均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看 ...
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2020-02-27 00:41:01
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liner classifiers 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。简单来说，它就是通过拟合一个逻辑函数（logit fuction）来预测一个事件发生的概率。所以它预测的是一个概率 ...
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2020-02-17 13:55:40
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输入 鸢尾花卉数据集,数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。 输出 根据手动实现的逻辑回归模型对鸢尾花卉数据集分类的预测结果。 原理 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。逻辑回归算法是一种分类算法，适用于标签取值离散的情况。 ...
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2020-02-16 00:57:31
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[TOC] logistic 回归算法 一种常见的分类算法，输出值在0，1之间 是：1 否：0 即找到满足下面条件的最优参数 $0 \leq h_{\theta}(x) \leq 1$ 假设函数的表示方法： $h_{\theta}(x)=g\left(\theta^{T} x\right)$ 其中： ...
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2020-01-24 21:14:27
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