在學習完 Andrew Ng 教授的機器學習課程，和多方查閱大神的博客，本以爲很簡單的邏輯迴歸，在深思其細節的時候，很多容易讓人不理解，甚至是疑惑的地方，這幾天一直冥想其中的緣由。 1、 爲什麼是邏輯迴歸？ 都說線性迴歸用來做
1.數學原理 1.1.【參考博客】 https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178676.html 1.2.【精簡描述】 PCA實際上是將含有冗餘特徵的高維空間數據集投影到地位空間中，在保證信息量的同
第1章 1 1.1 引言 1 本書用模型泛指從數據中學得的結果。 1.2 基本術語 2 數據集：記錄的集合 樣本（示例）：每條記錄是關於一個事件或對象的描述 特徵（屬性）：反映事件或對象在某方面的表現或性質的事項 屬性值：屬性的
1.過擬合定義+處理 1.1 過擬合概述（低偏差，高方差） 定義：過擬合簡單的描述就是在訓練集上的表現很好，但在未見過的測試集上的表現卻較差。專業一點的定義就是：給定一個假設空間H，一個假設h屬於H，如果存在其他的假設h'也屬於H
1.幾何距離 1.1.閔式距離 又叫做閔可夫斯基距離,是歐氏空間中的一種測度，被看做是歐氏距離的一種推廣，歐氏距離是閔可夫斯基距離的一種特殊情況。閔可夫斯基距離公式中，當p=2時，即爲歐氏距離；當p=1時，即爲曼哈頓距離；當 時，即爲
1.Gini係數 設pk爲節點S包含的K個不同的類別的數據記錄所佔的比例，則結點S的基尼係數G(S)定義如下： 基尼係數位於[0,1]區間，數字越小表明區分度越大。一次劃分的整體基尼係數等於劃分得到的孩子節點的基尼係數的加權平均，且
1.FCM模糊聚類原理 模糊c均值聚類FCM算法融合了模糊理論的精髓，相較於k-means的硬聚類，FCM算法（Fuzzy C-Means，FCM）提供了更加靈活的聚類結果。因爲大部分情況下，數據集中的對象不能劃分成爲明顯分離的簇，將一
邏輯迴歸LR是機器學習中一種主流的分類模型，主要用於二分類問題。 在這之前，線性迴歸多用來解決迴歸和分類問題，但是在分類問題中表現不佳，其輸出值是不確定範圍的。 LR將線性迴歸模型不確定範圍的輸出值通過Sigmod函數映射到（0,1）之間
參考 3.6 softmax迴歸的從零開始實現 import torch import torchvision import numpy as np import sys sys.path.append("..") import
參考： 百面機器學習 西瓜書 02 邏輯迴歸Logistic Regression（對數機率迴歸） 2.1 邏輯迴歸和線性迴歸 二者都使用極大似然法來對訓練樣本進行建模。 在求解超參數的過程中，都可以使用梯度下降的方法
1.代碼: import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow.examples.tutoria
4. 簡單線性迴歸的python實現 點擊標題即可獲取源代碼和筆記 4.1 導入相關包 import numpy as np import pandas as pd import random import matplotl
Python 可以說是現在最流行的機器學習語言，而且你也能在網上找到大量的資源。你現在也在考慮從 Python 入門機器學習嗎？本教程或許能幫你成功
嶺迴歸算法的原理和代碼實戰 前言 學過吳恩達老師的機器學習入門課程都應該知道，在邏輯迴歸那一講，吳老師提到了使用正則化來防止邏輯迴歸模型過擬合。而嶺迴歸在這裏的作用是一樣的，同樣也是防止模型過擬合。這兩者的區別在於，同樣在使用差
1.代碼: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf x=np.random.normal(0.0,0.55,1000)
