本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点。 ...
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2020-01-10 23:56:15
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本章内容： 学习使用K最近邻算法创建分类系统 学习特征抽取 学习回归，即预测数值，如明天的股价或用户对某部电影对喜欢程度 学习K最近邻算法的应用案例和局限性 1.橙子还是柚子 猜这个水果是柚子，还是橙子？ 如果又红又大，很可能是柚子；反之可能是橙子。 如何判断这个水果是橙子，还是柚子？ 一种办法是看 ...
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2020-01-10 22:10:39
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梯度下降算法原理讲解——机器学习 1. 概述 梯度下降（gradient descent）在机器学习中应用十分的广泛，不论是在线性回归还是Logistic回归中，它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释 ...
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2020-01-10 14:12:51
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逻辑回归公式推导 二分类问题 数据集 Z = {X,Y}, 其中结果集 $y \in \{0,1\}$ 对于给定的x, 记y=1的概率为 $p_x ( 0 \leqslant p_x \leqslant 1 )$, 那么 ${ \displaystyle p(y|x) = \left\{ \begi ...
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2020-01-09 18:32:03
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背景 学习 "Linear Regression in Python – Real Python" ，对线性回归理论上的理解做个回顾，文章是前天读完，今天凭着记忆和理解写一遍，再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习，各种复杂高大上的算法，其背后都是在求 ...
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2020-01-09 00:40:01
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第1章 初识机器学习 在本章中将带领大家概要了解什么是机器学习、机器学习在当前有哪些典型应用、机器学习的核心思想、常用的框架有哪些，该如何进行选型等相关问题。 1-1 导学试看 1-2 机器学习概述 1-3 机器学习核心思想 1-4 机器学习的框架与选型.. 第2章 初识MLlib 本章中，将介绍S ...
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2020-01-08 21:10:59
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基于 DeepFM 模型的广告推荐系统研究（郁等） 摘要 信息呈指数爆炸增长的时代，如何在这个信息千变万化的世界里获得用户想要的数据显得尤其重要。作者们提出了DeepFM模型并且实验结果发现，DeepFM模型比逻辑回归和因子分解机模型的效果都要好。 关键词 DeepFM 特征提取 广告推荐 深度神经 ...
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2020-01-07 22:57:47
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CART算法 原理 CART全称为Classification and Regression Tree。 回归树 相比ID3，CART遍历所有的特征和特征值，然后使用二元切分法划分数据子集，也就是每个节点都只会分裂2个分支。接着计算数据子集的总方差来度量数据子集的混乱程度，总方差越小数据子集越纯，最 ...
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2020-01-07 18:03:09
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深度学习框架 id="深度学习框架">深度学习框架 pytorch pytorch使用C和C++的后端，是站在torch框架基础上开发 pytorch和tensorflow的基本区别是使用了动态图和静态图的区别 机器学习中的常见的静态图和动态图 静态图必须事先定义好静态的公式，在使用过程中会非常麻烦 ...
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2020-01-07 16:02:55
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决策树是一个树形结构，类似下面这样： 上图除了根节点外，有三个叶子节点和一个非叶子节点。 在解决分类问题的决策树中，叶子节点就表示所有的分类，比如这里的分类就有3种：无聊时阅读的邮件、需及时处理的邮件、无需阅读的邮件。 使用决策树来分类某个样本数据，就是利用根节点选取的特征，将当前输入样本划分到根节 ...
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2020-01-07 13:33:18
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