本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习真题的第17篇文章，我们来讲讲机器学习模型的评估。 在之前的文章当中我们已经介绍了好几个模型了，有朴素贝叶斯、KNN、KMeans、EM还有线性回归和逻辑回归。今天我们来和大家聊聊该怎么评估这些模型。 均方差 这个概念很简 ...
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2020-04-22 21:27:30
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在Ubuntu中，自带python 可通过命令【python -V】 版本为【Python 2.7.17】 输入命令【sudo apt-get install python3】一般下载的都是最新版的 。输入命令【which python】可查看安装的路径。进入安装路径后修改python指定版本（一般 ...
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2020-04-22 16:58:08
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）思维导图 （2）回归算法 （3）梯度下降 （4）损失函数 2.思考线性回归算法可以用来做什么？ 可以处理回归问题：例如房价预测，温度预测等 也可以处理分类问题：例如天气预测等 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己 ...
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2020-04-22 16:38:32
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）、回归算法总结： 回归是统计学中最有力的工具之一。机器习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在 ...
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2020-04-22 16:25:55
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归和分类的区别最主要的一个是连续变量的预测，一个是离散变量的预测 损失函数 最小二乘法之梯度下降 梯度下降的动态图 课堂代码 2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 线性回归可以应用在流行病学里做一个 ...
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2020-04-22 13:25:49
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 （1）有监督：训练数据集必须是有标记，然后通过给定的训练数据和特定的算法去构造一个模型。 无监督：训练数据集没有标记，去寻找训练数据中隐藏的模式或者是对数据进行分组。 （2）线性回归原理： 线性回归在假设特证满足线性关系， ...
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编程语言 时间：
2020-04-22 13:14:16
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 连续变量预测——回归 离散变量预测——分类 线性回归 我的理解是通过对一个事物的连续观察，得出它的某个属性的浮动范围，并预测出下次的浮动范围在哪 因为机器预测和真实值会有误差，所以会用到梯度下降的方法来减少误差 沿着梯度相 ...
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编程语言 时间：
2020-04-22 12:59:04
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1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 线性回归就是对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。简而言之就是通过大 ...
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编程语言 时间：
2020-04-22 09:41:52
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利用dockerc创建机器学习环境 学习机器学习以来，最让我感到头疼的就是环境配置：每个不同的模型可能使用完全不同的环境，并且很可能还是彼此冲突的，用conda也不能很好的管理，每次复现时候都需要很大的力气来搭建环境，但是这样的环境往往用了几次就没有了，放在机器中反而成为以后无用的累赘。此外，因为实 ...
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2020-04-21 23:55:03
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