作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 什么是梯度下降? 梯度下降法是一种减少成本函数的迭代机器学习优化算法，使我们的模型能够做出准确的预测。 成本函数(C)或损失函数度量模型的实际输出和预测输出之间的差异。成本函数是一个凸函数。 为什么我们需要梯度下降? 在神经网络中 ...
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2020-06-17 19:53:07
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1.KNN 分类算法 由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理 1.1 归一化处理 scaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler =StandardScaler() standar ...
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2020-06-17 18:37:11
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非显著式编程的做法 收益函数 1998 Tom MitShell 第一本成熟的教科书：MACHINE LEARNING 典型的最优化问题 为数据打标签（独特行业） 监督学习 强化学习（与环境互动） 非监督学习 需要假设：同一类的训练数据在空间中距离更近->样本的空间信息->设计算法将其分成两类 非监 ...
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2020-06-17 10:44:59
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ML.net已经进到了1.5版本。作为Microsoft官方的机器学习模型，你不打算用用？ 一、前言 ML.net可以让我们很容易地在各种应用场景中将机器学习加入到应用程序中。这是这个框架很重要的一点。 通过ML.net，我们可以使用手中的可用数据，进行预测、分析、检测，而不需要进行过于复杂的编程。 ...
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2020-06-17 10:34:42
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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目录 word2vec 简介 CBOW与Skip-Gram模型 优化方法 优点 word2vec API讲解 三个最常见的应用 一句话简述：2013年Google发明，使用跳字节模型（skip-gram）或连续词袋模型（continuous bag of words ，CBOW）训练词向量（初始位o... ...
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2020-06-16 20:35:06
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目录 LDA概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：2003年提出的，LDA是一种无监督的词袋式隐含主题模型，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都有应用。 一、LDA概述 在机器学习领域，LDA... ...
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2020-06-16 20:19:05
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国内下载地址可选其他版本：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ Anaconda3官网：https://www.anaconda.com/products/individual Anaconda3：是一个基于数据分析+机器学习的 ...
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2020-06-16 20:13:52
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1、什么是回归算法 回归算法是监督型算法的一种，通过利用测试集数据来建立模型，再利用这个模型训练集中的数据进行处理的算法。线性回归旨在寻找到一根线，这个线到到达所有样本点的距离的和是最小的。常用在预测和分类领域。 2、回归和分类的区别： 3、机器学习回归算法可以干什么？ （1）房价预测 （2）销售额 ...
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2020-06-16 13:11:59
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 什么是：逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 逻辑回归公式： 和线性回归的不同（直接上的不同）：逻辑回归中因变量都是分类型变量，而线性回归的是连续性数值变量，并且逻辑 ...
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2020-06-16 13:01:30
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