https://blog.csdn.net/buracag_mc/article/details/100155599 ML Pipelines提供了一组基于DataFrame构建的统一的高级API，可帮助用户创建和调整实用的机器学习流程。 ...
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2020-02-20 10:31:30
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1 sklearn简介 Scikit learn(sklearn)是机器学习中的第三方模块，封装了常用的机器学习算法，涉及回归、降维、分类以及聚类等，提供python接口。 虽然sklearn容纳的算法众多，但使用其中大多数算法的模式（套路）都是一样的，一般流程如下： 1 引入相关数据（包括训练集与 ...
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2020-02-19 21:14:14
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Tensorflow一些常见操作： 代码： # -*- coding: UTF-8 -*- """ 用梯度下降的优化方法来快速解决线性回归问题 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf ...
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2020-02-19 20:49:02
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three steps for deep learning Step1：神经网络（Neural network） Step2：模型评估（Goodness of function） Step3：选择最优函数（Pick best function） neural network 手动连接神经元 如： 1 ...
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2020-02-19 20:39:14
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机器学习实战之K-近邻算法： KNN算法，就是在已知数据集中，计算出离输入的需要预测的点最接近的K个点，然后通过这最近的K个点中哪种分类所占比最高，该预测点就是哪一种分类。 from numpy import * import operator import matplotlib import ma ...
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2020-02-19 18:49:49
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concordance/k?n'k??d(?)ns/一致```py'''读取数据,预处理3600=3200 400'''import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrain_data=pd.read_csv... ...
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2020-02-19 17:01:01
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机器学习知识点： https://www.jianshu.com/p/d289755e89bb 顶会列表 http://ibillxia.github.io/blog/2013/01/02/ai-top-conferences/ 零碎知识点总结： 1.凸优化 凸优化的容易解决体现在一旦找到了一个局部 ...
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2020-02-19 12:59:36
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虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数 $\small z = f(X) = XW$ 其中 X 是特征值 W 是回归系数 X 和 W 都是向量，可展开为 $\small ...
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2020-02-19 00:49:46
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降维，线性判别分析 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式都是出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 目录 LDA推导 LDA扩展到多维度 PCA与LDA的区别 LDA原理 线性判别分析（Linea ...
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2020-02-18 18:31:29
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本篇文章是原文的译文，然后自己对其中做了一些修改和添加内容（随机森林和降维算法）。文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码，对于初学者有很大帮助，是一篇不错的总结文章，后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题。Google的自驾车和机器人得到了很多新闻，但公司的真正未来是机器学习，这种技... ...
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2020-02-18 16:39:58
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