简单易学的机器学习算法——EM算法一、机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中,如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中,采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计,简单来讲即对于一系列样本,Logistic回归问题属于监督型学习问题,样本中含有训练的特征以及标签,在Logistic....
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2015-06-21 11:50:17
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softmax回归用来解决K类分类问题,其实就是logistic回归的扩展。注意:1.对于sigmod函数g(x),当x∈[-1,1]时效果比较好。所以先把样本数据进行归一化(本例中就是对每一个数都除以10)2.这次的参数θ不再是一维的向量了而是二维的矩阵: tt[1..CLS][1..LEN] ....
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2015-06-20 00:19:19
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机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习.....
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2015-06-19 18:32:00
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机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶机器学习算法与Python实践之(三)支持向量机(SVM)进阶zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习.....
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2015-06-19 18:31:03
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深度神经网络结构以及Pre-Training的理解Logistic回归、传统多层神经网络1.1 线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax回归线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+....θnxn线性回归的求解法通常为两种:①解优化多...
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2015-06-19 18:29:17
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机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习.....
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2015-06-19 18:19:39
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系列文章:《机器学习实战》学习笔记 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握。首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品;其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据;再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如...
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2015-06-17 00:39:28
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前话:最近一直想学机器学习的东西,无奈自己的书太多但无法专心看一本,纯理论的东西看了感觉不记下来就忘记类,所以我想理论学习和实践一起.所以最近想把机器学习实战这本书看完,并做好记录.加油.!~一:什么是监督学习?监督学习(supervised learning):通过已有的训练样本(即已知数据以及其...
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2015-06-15 21:43:04
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系列文章:《机器学习》学习笔记 这是《机器学习实战》的第一章,本章简要介绍了下什么是机器学习、机器学习的主要任务和本书中将要用到的Python语言。现在机器学习(Machine learning)与人工智能(Artificial intelligence)这么火,介绍机器学习的文章网上有很多,有很多...
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2015-06-15 09:08:04
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代码: 1 import numpy as np 2 import csv 3 import math as mt 4 5 def hypo(tt,xx): #hypothesis函数 6 exp=mt.e 7 tmp=0.0 8 for i in range...
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2015-06-14 18:11:23
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