机器学习

下面是转载的内容,主要是介绍逻辑回归的理论知识,先总结一下自己看完的心得 简单来说线性回归就是直接将特征值和其对应的概率进行相乘得到一个结果,逻辑回归则是这样的结果上加上一个逻辑函数 这里选用的就是Sigmoid函数,在坐标尺度很大的情况下类似于阶跃函数 在确认特征对应的权重值也就是回归系数的时候 最常用的方法是最大似然法,EM参数估计,这个是在一阶导数能够有解的前提下 如果一阶导数无法求得解析值,那么一般选取梯度上升法,通过有限次的迭代过程,结合代价函数更新回归系数至收敛 //////////

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分 分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素

前话: 最近一直想学机器学习的东西,无奈自己的书太多但无法专心看一本,纯理论的东西看了感觉不记下来就忘记类,所以我想理论学习和实践一起. 所以最近想把机器学习实战这本书看完,并做好记录.加油.!~ 一:什么是监督学习? 监督学习(supervised learning):通过已有的训练样本(即已知数据以及其对应的输出)来训练,从而得到一个最优模型,再利用这个模型将所有新的数据样本映射为相应的输出结果,对输出结果进行简单的判断从而实现分类的目的,那么这个最优模型也就具有了对未知数据进行分类的能力.

quantmod 介绍 quantmod 是一个非常强大的金融分析报, 包含数据抓取,清洗,建模等等功能. 1. 获取数据 getSymbols 默认是数据源是yahoo 获取上交所股票为 getSymbols("600030.ss"), 深交所为 getSymbols("000002.sz").  ss表示上交所, sz表示深交所 2. 重命名函数 setSymbolLookup 3. 股息函数 getDividends 4. 除息调整函数 adjustOHLC

一遍看书一遍运行着书中提供的代码,我学习到K-NN分类算法.于是晚上找到一串数据进行尝试. 数据来自于网络1401班C语言教学平台里的数据 首先我对数据进行了简单的处理得到以下结果.这里的分类是对学生的期末考试分数(总评分)和省二级分数综合评定的 最后真正被使用的是txt格式的文件 然后使用了python读取TXT文件,用matplotlib库对数据画图 讲道理确实看不出来有什么规律,大概就是做题少的同学最后至少有一次考试不及格. 然后对数据的随堂测试.自由练习次数进行归一化处理,使用kNN模型

第一章:线性代数: 学习一个新东西,首先要从概念开始,抓住其核心点 机器学习相关问题中,数据集多是以矩阵的形式存在,而模型的参数如W也是以矩阵或向量的形式存在,所以一个模型从数学的角度来说,就是矩阵间的运算,而运算中矩阵相乘的运算又是最常用的运算.本章后半部分讲解了在机器学习中会用到的一些矩阵运算的概念,如范数.行列式. 特征分解.奇异值分解等 一.基本单元:标量.向量.矩阵.张量 二.

本文标签:   机器学习 TensorFlow Google深度学习框架 分布式机器学习 唐源 VGG REST   服务器 自 2015 年底开源到如今更快.更灵活.更方便的 1.0 版本正式发布,由 Google 推出的第二代分布式机器学习系统 TensorFlow一直在为我们带来惊喜,一方面是技术层面持续的迭代演进,从分布式版本.服务框架 TensorFlow Serving.上层封装 TF.Learn 到 Windows 支持.JIT 编译器 XLA.动态计算图框架 Fold 等,以及

原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22410917 TensorFlow 是 Google 基于 DistBelief 进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域.其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着 N 维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow 代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程,是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理的过程. -- 由 UCloud

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系[email protected] 前言: 决策树这种算法有着很多良好的特性,比如说训练时间复杂度较低,预测的过程比较快速,模型容易展示(容易将得到的决策树做成图片展示出来)等.但是同时,单决策树又有一些不好的地方,比如说容易over-fitting,虽然有一些方法,如剪枝可以减少这种情况,但是还是不够的. 模型组合(比如

CPD是conditional probability distribution的缩写,翻译成中文叫做 条件概率分布.在概率图中,条件概率分布是一个非常重要的概念.因为概率图研究的是随机变量之间的练习,练习就是条件,条件就要求条件概率. 对于简单的条件概率而言,我们可以用一个条件概率表来表达.如图1所示.图1 中表达的是p(g|i,d).幸运的是id都只有两个取值,是一个伯努利分布的函数.但是如果i d 有六个取值呢?比如骰子.那么这张表就会猛然增加到6^2那么长.这是不科学的.并且,常规情况下