本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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其他好文 时间：
2020-04-16 00:31:31
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60
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 图1 统计表格 图2 第一轮实际情况 图3 第二轮实际情况 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） ps：之前人工智能老师教过这个算法，所以代码基本一样。 源代码： # 导入数据集 fro ...
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编程语言 时间：
2020-04-16 00:17:54
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通过影响函数来理解黑盒预测 论文阅读报告 组员：曾文丽、倪元元、杨顼 时间：2020/4/15 1.背景 机器学习系统需要对自己所做的行为进行解释，然而在许多领域中表现最好的模型却是黑盒模型，它的重点在于了解固定模型如何导致特定预测，本文中主要是通过学习算法返回训练数据，最终得到模型参数，而在这儿需 ...
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2020-04-15 13:43:25
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.本周视频学习内容：https://www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2 1）P2 概率论与贝叶斯先验 2）P3 矩阵和线性代数 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及较多的数学知识，本节课知识之前都有学过，这次根据重点重新梳理一遍，一定要多加重视。通过观看视频 ...
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2020-04-14 21:06:32
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 随机选三个中心 经过聚类后选出三个新中心 再通过聚类后又重新选出三个新中心，已不能再分就是最终结果为6 、17 、 26 2）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. # -*- codin ...
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2020-04-14 09:12:42
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Python的一个特点是它可以用简单的语法处理大量复杂的问题。这使得初学者能够专注于学习编程概念，而不必过多担心细节，并且可以节省大量时间。例如，以编程中最常见的程序“你好，世界”代码为例： ...
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编程语言 时间：
2020-04-14 00:52:45
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数据集网站收集(持续更新) 1.Kaggle: "https://www.kaggle.com/" 可以按关键字搜索数据集 自带讨论区 有热心群众分享自己的Kernel，可供参考（热心群众们自己对数据的分析代码） 2.天池： "https://tianchi.aliyun.com/competiti ...
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2020-04-14 00:31:38
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”。 梯度 一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向变化最快且变化率最大。 梯度下降 一种迭代法，可用于求解最小二乘问题。（让梯度中所有偏导函数都下降到最低点的过程） 贝叶斯定理 关于随机事件A和B的条件概 ...
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2020-04-13 16:57:33
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