模型类型 参数模型 统计学中，参数模型通常假设总体服从某一个分布，该分布由一些参数确定(正太分布由均值和方差确定)，在此基础上构造的模型称为参数模型 包括 逻辑回归 线性成分分析 感知机 优点 间洁：理论容易理解和解释结果 快速：参数模型学习和训练的速度都很快 数据更少：通常不需要大量的数据，在对数 ...
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2020-01-07 13:13:50
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Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字，从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说，我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%（因为8和9都有上半部分的小圆），然后给予它代表其他数字的概率更小的值。 这是一个使用s ...
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2020-01-06 00:00:34
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时间序列ARIMA模型 1、数据的平稳性与差分法 让均值和方差不发生明显的变化（让数据变平稳），用差分法 2、ARIMA模型 差分自回归平均移动模型 求解回归的经典算法：最大似然估计、最小二乘法 在具体运用时，需要指定三个参数，即（p，d，q）； 其中：p表示自回归的阶数， d表示做几阶差分（一般做 ...
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2020-01-05 19:06:53
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一、概述 我在上一篇文章讲解了什么是中台，今天我就中台怎么建设给大家分享一些我的思考。关于中台的科普见上一篇文章。 二、中台种类及中台与平台的区别 现如今各种中台层出不群，如技术中台、业务中台、数据中台、安全中台、算法中台、移动中台、AI中台、研发中台、组织中台等，我们撇开这些概念，回归到中台的本质 ...
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2020-01-05 18:41:18
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背景 学习 "Linear Regression in Python – Real Python" ，对 regression 一词比较疑惑. 这个 linear Regression 中的 Regression 是什么意思，字面上 Regression 是衰退的意思，线性衰退？相信理解了这个词，对 ...
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2020-01-05 09:31:26
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习题 3.1 试析在什么情况下式 $(3.2)$ 中不必考虑偏置项 $b$ . 书中有提到, 可以把 $x$ 和 $b$ 吸收入向量形式 $\hat{w} = (w;b)$ .此时就不用单独考虑 $b$ 了. 3.2 试证明, 对于参数 $w$, 对率回归的目标函数 $(3.18)$ 是非凸的, 但 ...
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2020-01-05 00:11:16
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机器学习基础（二） [toc] 上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课, "机器学习系列（一）——基础概念及分类" 。 分类和回归问题作为典型的机器学习问题，一直困扰了我很久，在查了好多文献和推文后，整理下来下面的文 ...
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2020-01-02 22:48:28
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机器学习初步 有监督和无监督区别, 一个有标签一个无标签 机器学习的目的, 寻找一个模式 与环境进行交互, 有一个反馈 有监督分为两类问题 主要任务是分类和回归 降维也是无监督的学习 每一行是一个样本, 每一列是一个特征(属性维度) 线性回归 多变量情形 损失函数 平方损失函数 指数损失函数 交叉熵 ...
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2020-01-02 20:59:01
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一、The Problem of Overfitting 欠拟合（high bias）：模型不能很好地适应训练集； 过拟合（high variance）：模型过于强调拟合原始数据，测试时效果会比较差。 处理过拟合： 1、丢弃一些特征，包括人工丢弃和算法选择； 2、正则化：保留所有特征，但减小参数的值 ...
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2020-01-01 23:59:17
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一、Model Representation 还是以房价预测为例，一图胜千言： 表示一个从 到`y`的函数映射。 二、Cost Function 因为是单变量线性回归，所以假设函数是： $$h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x$$ 所以接下来的问题是怎样确定参数$\the ...
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2020-01-01 23:56:29
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