ufldl学习笔记与编程作业：Linear Regression（线性回归） ufldl出了新教程，感觉比之前的好。从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。在deep learning高质量群里面听一些前辈说。不必深究其它机器学习的算法。能够直接来学dl。 于是近期就開始搞这个了，教程加上matlab编 ...
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2017-05-30 12:15:41
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http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html#example-plot-isotonic-regression-py 代码就不贴了，參考上面链接。 看代码，给人的直观感受类似于CART，具有分段回 ...
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2017-05-29 22:22:51
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1.1.2 Ridge Regression（岭回归） 岭回归和普通最小二乘法回归的一个重要差别是前者对系数模的平方进行了限制。例如以下所看到的： In [1]: from sklearn import linear_model In [2]: clf = linear_model.R linear ...
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2017-05-26 23:33:29
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线性回归（linear regression）实践篇 之前一段时间在coursera看了Andrew ng的机器学习的课程，感觉还不错，算是入门了。这次打算以该课程的作业为主线，对机器学习基本知识做一下总结。小弟才学疏浅，如有错误。敬请指导。 问题原描写叙述： you will implement ...
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2017-05-26 16:04:42
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import org.apache.spark.ml.classification.RandomForestClassifier import org.apache.spark.ml.regression.RandomForestRegressor import org.apache.spark.m... ...
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2017-05-26 00:38:43
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代码及数据：https://github.com/zle1992/MachineLearningInAction logistic regression 优点:计算代价不高，易于理解实现，线性模型的一种。 缺点:容易欠拟合，分类精度不高。但是可以用于预测概率。 适用数据范围:数值型和标称型。 准备数 ...
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2017-05-25 17:17:39
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从 coursa 上面学的是说，监督学习是指我们来教计算机如何“学习”，非监督学习是指让计算机自己学习。监督学习又有两个大的分支，一个是 regression，另一个是 classification 既然是我们来教计算机如何学习那就必定有一个“标准答案”。regression 是说，这个标准答案是连 ...
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2017-05-24 22:26:54
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主要记python工具包sklearn的学习内容： 链接点击这里。 一、Regression 1.1. Generalized Linear Models 1.2. Linear and Quadratic Discriminant Analysis 1.3. Kernel ridge regres ...
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2017-05-23 11:13:59
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作者：桂。 时间：2017-05-23 06:37:31 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6892317.html 前言 仍然是python库函数scikit-learn的学习笔记，内容Regression-1.2Linear and Quadratic ...
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2017-05-23 11:12:43
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作者：桂。 时间：2017-05-22 15:28:43 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6890048.html 前言 主要记录python工具包：sci-kit learn的基本用法。 本文主要是线性回归模型，包括： 1）普通最小二乘拟合 2）Rid ...
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2017-05-22 20:09:51
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