继续上一篇，接下来是股票分析中使用线性回归 在现实世界中，存在着大量这样的情况：两个变量例如X和Y有一些依赖关系。由X可以部分地决定Y的值，但这种决定往往不很确切。常常用来说明这种依赖关系的最简单、直观的例子是体重与身高，用Y表示他的体重。众所周知，一般说来，当X大时，Y也倾向于大，但由X不能严格地 ...
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2020-01-24 15:58:41
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在上一篇中，我们学习了线性回归，这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属 ...
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2020-01-24 15:48:29
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本文将是一篇长文，是关于机器学习相关内容的一个总体叙述，会总结之前三个例子中的一些关键问题，读完此文将对机器学习有一个更加深刻和全面的认识，那么让我们开始吧。 我们前面三篇文章分别介绍了 "二分类问题" 、 "多分类问题" 和 "标量回归问题" ，这三类问题都是要将输入数据与目标结果之间建立联系。同 ...
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2020-01-24 14:41:46
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机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。 定义 假设存在一个代价函数 fun：$J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)$ 通过不断地调整$\theta_{0}$和$\theta_{1}$是函数$J\ ...
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2020-01-24 14:27:52
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一、前言 虽然一直算IT男，但是基本没有接触过最前沿的IT知识，一直在做生产方面的IT，突发奇想，开始学习算法，学习算法有半年多了，从最初的Python，到线性回归、逻辑回归、SVM，聚类，NLP，CNN，RNN，GAN等神经网络，感觉知识的海洋真是浩瀚如海，今天打算开始分享一下我的一些学习情况，第 ...
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2020-01-23 22:49:24
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基本概念 对数几率回归（Logistic Regression，又称逻辑回归）可以用来解决二分类和多分类问题。分类问题中，输出集合不再是连续值，而是离散值，即$\mathcal{Y}\in \{0,1,2,\cdots\}$。以二分类问题为例，其输出集合一般为$\mathcal{Y}\in \{0, ...
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2020-01-23 21:23:06
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回顾 紧接着上篇, 整到了, MES的公式和代码的实现. $MSE = \frac {1}{n} \sum\limits_{i=1}^n (y_i \hat y_i)^2$ n 表示样本数, 这里为 4 y 表示要预测的变量, 这里是 性别 训练的约束, 就是使得 MSE 的值尽可能小. 求解参数 ...
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2020-01-23 09:14:34
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1.模型描述 拟合函数 $h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1} x$ $x=(x^{(1)},x^{(2)}...x^{(m)})$训练集 $h=(h^{(1)},h^{(2)}...h^{(m)})$训练集 共m个样本 参数 $\theta_{0}$是回归系数 $ ...
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2020-01-22 18:17:19
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用于分析序数数据的最常见模型是 逻辑模型 。本质上，您将结果视为连续潜在变量的分类表现。此结果的预测变量仅以一种方式对其产生影响，因此 为每个预测变量获得一个回归系数。但是该模型有几个截距，它们代表将变量切分以创建观察到的分类表现的点。 就像在普通回归模型中一样，每个预测变量都会以一种方式影响结果， ...
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2020-01-22 16:27:30
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简介selenium录制器是最近刚流行起来的一个WEB自动化测试工具，由多测测团队开发。Selenium录制器采用关键字驱动的理念以简化测试用例的创建和维护，它让用户可以直接录制屏幕上的操作流程，自动生成功能测试或者回归测试用例。专业的测试者也可以通过提供的内置脚本和调试环境来取得对测试和对象属性的完全控制。适用于Web、PC软件系统的功能测试、回归测试及客户测试。自动化脚本录制、一键回放、报告查
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2020-01-22 09:18:09
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