超参数 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n_neighbors Para ...
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2020-02-14 13:12:52
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一、线性回归 1、模型 2、损失函数 3、优化函数-梯度下降 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import torch import time # init variable a, b as 1000 dimension vector n = 1000 a ...
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2020-02-12 10:53:33
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上一篇文章我们介绍了一个物流服务提供商，推荐大家使用快递鸟接口，主要介绍了如何注册账号，获得密钥，找不到注册地址的，我在发一下： http://kdniao.com/reg 之前也聊过如何利用快递鸟提供的接口来实现即时查询。也提供了C#版本，Java版本，这次我们用PHP来实现接口对接， 在开发之前 ...
1. Gaussian processesGaussian processes are the extension of multivariate Gaussians to infinite-size collections real valued variables. In particular, ...
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2020-02-09 18:32:46
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Let $S={(x^{(i)}, y^{(i)})}_{i=1}^m$ be a training set of i.i.d. examples from unknow distribution. The standard probabilistic interpretation of linea ...
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2020-02-09 18:25:31
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Linear regression 1. 线性回归 线性回归模型尽量写成矩阵形式进行计算。 为什么矩阵计算比循环快很多？ 【知乎】因为通常的数学库，矩阵运算都是用BLAS、ATLAS之类的库。这些库中，矩阵运算都是优化过的（也就是说通常不会用两层循环来计算矩阵乘法，具体的计算方法请参考源代码）。 当 ...
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2020-02-04 13:44:43
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概述 前面几节讲的是linear regression的内容，这里咱们再讲一个非常常用的一种模型那就是classification，classification顾名思义就是分类的意思，在实际的情况是非常常用的，例如咱们可以定义房价是否过高，如果房价高于100万，则房价过高，设置成true；如果房价低 ...
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2020-02-01 23:25:19
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机器学习的算法分为两大类：监督学习和无监督学习。 监督学习即在机器学习的过程中提供对错指示。一般是在数据组中包含最终结果（0,1），通过算法让机器减少误差。这一类学习主要应用于分类与预测（Regression & Classify)。监督学习从给定的训练数据集中学习出一个目标函数，当新的数据到来时， ...
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2020-02-01 12:42:08
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TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件，它在数据处理，模型建立，模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现，前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即：Tensor和Dataset； 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些 ...
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2020-01-29 21:34:51
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局部加权回归（ locally weighted regression ） 特征选择问题：underfitting,overfitting parametric learing algorithm:有固定数目的参数以用来数据拟合的算法； Non parametric learing algorith ...
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2020-01-29 18:23:37
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