遵循统一的机器学习框架理解逻辑回归 标签： 机器学习 LR 分类 一、前言 1. 我的博客不是科普性质的博客，仅记录我的观点和思考过程。欢迎大家指出我思考的盲点，更希望大家能有自己的理解。 2. 本文参考了网络上诸多资料。 二、理解 统一的机器学习框架(MLA)： 1.模型(Model) 2.策略( ...
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2019-10-04 18:42:04
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注：练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目： 你是一个餐厅的老板，你想在其他城市开分店，所以你得到了一些数据（数据在本文最下方），数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润。第一列是城市的人口数，第二列是在这个城市开店所带来的利润数。 现在，假设θ0和θ1都是0，计算CostFunction，即计 ...
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2019-10-04 14:51:54
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一.聚类(clustering) 1.k-均值聚类(k-means) 这是机器学习领域除了线性回归最简单的算法了。该算法用来对n维空间内的点根据欧式距离远近程度进行分类。 INPUT： K(number of clusters) Training set{x1,x2,x3,....xn} (xi b ...
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2019-10-04 09:16:15
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利用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归，数据集是一个循环发电场的数据，共有9568个样本数据，每个数据有5列，分别是:AT（温度）, V（压力）, AP（湿度）, RH（压强）, PE（输出电力)。我们的目标是得到一个线性关系，其中AT/V/AP/RH这4个是样本特征，PE是样本输出， 也就是 ...
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2019-10-03 22:05:17
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机器学习简介： 特征向量 目标函数 机器学习分类： 有监督学习：分类问题（如人脸识别、字符识别、语音识别）、回归问题 无监督学习：聚类问题、数据降维 强化学习：根据当前状态预测下一个状态，回报最大化，回报具有延迟性，如无人驾驶、下围棋 深度学习数学知识：微积分、线性代数、概率论、最优化方法 一元函数 ...
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2019-10-03 12:58:27
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MART概念，即 GBDT： 决策树 cart 的回归应用（连续值，区别于分类），以及拟合负梯度(实际上就是残差)的组合 第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度为： 选用不同的损失函数会得到不同的负梯度，GBDT求解过程中使用平方损失作为损失函数： 求解得到负梯度： 可以发现，负梯度其实就是残差，回归 ...
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2019-10-03 12:14:42
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TA-Lib提供了常用的基础统计学函数，基于时间序列移动窗口进行计算。注意TA-Lib的beta，示例中是求某只股票的最高价与最低价序列的移动beta值，默认时间周期为5日，而资本资产定价中一般是分析某只股票相对于市场（大盘指数）的波动情况。 BETA : Beta Coefficient Capi ...
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2019-10-02 22:46:25
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专项测试(用户维度) 1、崩溃(Crash，弱网) 2、卡顿 (掉帧、gc、cpu) 响应慢(启动时间、交互响应、H5加载)3、发热 (cpu，mem、io、network、gps等硬件使用) 掉电快(硬件占用)4、兼容性问题 (机型覆盖、回归) 专项测试(技术维度) 卡顿 (掉帧、gc、cpu) ...
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2019-10-02 13:05:30
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1. CART分类树算法的最优特征选择方法 2. CART分类树算法对于连续特征和离散特征处理的改进 3. CART分类树建立算法的具体流程 4. CART回归树建立算法 5. CART树算法的剪枝 6. CART算法小结 7. 决策树算法小结在决策树算法原理(上)这篇里，我们讲到了决策树里ID3算... ...
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2019-10-01 14:37:01
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一、模型的构建 银行在放贷之前都会对客户做一个评估，来判定其是否有大概率会违约。这里我们用1表示其不会违约，用0表示会违约，假设影响因素有m个。 逻辑回归的目的是得到一个p（概率），如果给定一个临界值就可判断其属于哪一类，一般默认临界值为0.5，若p>0.5,则判定为第一类，既不会违约，若p<0.5 ...
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2019-09-30 21:39:48
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