机器学习算法及代码实现–支持向量机 1、支持向量机 SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如 ...
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2020-05-18 18:51:25
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随着大数据时代的到来和人工智能的崛起，机器学习所能处理的场景更加广泛和多样。构建的模型需要对批量数据进行处理，为了达到实时性的要求还需要直接对流式数据进行实时预测，还要具备将模型应用在企业应用和微服务上能力。为了取得更好的业务效果，算法工程师们需要尝试更多更复杂的模型，需要处理更大的数据集，使用分布式集群已经成为常态；为了及时对市场的变化进行反应，越来越多的业务选用在线学习方式直接处理流式数据、实时更新模型，提高业务效果。
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2020-05-18 18:40:02
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机器学习算法及代码实现–神经网络 1、神经网络 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。 ...
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2020-05-18 18:39:28
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主要内容： 线性回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降 过拟合与正则化 逻辑回归 定义与问题引入 损失函数 梯度下降与正则化 线性回归 有监督学习= 学习样本为D={(x~i~,y~i~)}^N^~i=1~ 多变量情形： 损失函数 loss function： 梯度下降： 其中α为步长，很大 震荡 ...
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2020-05-17 17:27:48
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TensorFlow作为著名机器学习相关的框架，很多小伙伴们都可能要安装它。WIN+R，输入cmd运行后，通常可能就会pip install tensorflow直接安装了，但是由于这个库比较大，接近500M，加上这个是国外链，特别慢，所以需要镜像网站来帮忙。 1.利用镜像安装： 国内知名的镜像网站 ...
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2020-05-17 16:15:00
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我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后，就尝试着写一本Python数据分析方面的书。正好去年有段时间股票题材比较火，就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书。在这段特殊时期内，夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走，终于在近期上市。 《基于股票大数据分析的Python入门实战 ...
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2020-05-17 13:35:35
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==> 有钱，无脑瞎烧 GPU。 https://blog.csdn.net/u014157632/article/details/101721343 自动化机器学习（AutoML）最近变得越来越火，是机器学习下个发展方向之一。其中的神经网络结构搜索（NAS）是其中重要的技术之一。人工设计网络需要丰 ...
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2020-05-17 09:19:48
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到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中，许多监督学习算法的性能都非常类似。因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所使用的数据量。这就体现了你应用这些算法时的技巧。比如：你为学习算法所设计的特征量的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类的 ...
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2020-05-17 01:17:28
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同步进行一波网上代码搬砖, 先来个入门的线性回归模型训练, 基于梯度下降法来, 优化用 MSE 来做. 理论部分就不讲了, 网上一大堆, 我自己也是理解好多年了, 什么 偏导数, 梯度(多远函数一阶偏导数组成的向量) , 方向导数, 反方向(梯度下降) 这些基本的高数知识, 假设大家是非常清楚原理的 ...
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2020-05-17 01:06:00
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是 概率统计专题 的第六篇，我们来看看方差相关的概念。 方差的定义 方差在我们的日常生活当中非常常见，它主要是为了 提供样本离群程度的描述 。举个简单的例子，我们去买一包薯片，一般来说一袋薯片当中的数量是固定的。我们假设平均每袋当中 ...
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2020-05-16 10:59:29
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