題3.1 試析在什麼情況下f(x)=w^(T)+b中不必考慮偏置項b 首先要知道爲什麼要加偏置項？它的作用是什麼？在之前學過的一次函數中，b其實就是函數在y軸的截距，控制着函數偏離原點的距離，那麼在線性模型中應該也是類似作用。
最近看西瓜書的決策樹這一章，給我看懵了。感覺得自己動手一步一步計算才能理解具體怎麼構造的，然後才能寫程序。就以書上的西瓜集2.0爲例： 1.先搞清兩個概念： 信息熵和信息增益 信息熵越小，純度越高。計算公式如下： 條件熵：
import numpy as np import random class Node: def __init__(self, inputs=[]): self.inputs = inputs
問題描述 大家好，我們在用 networkx 顯示中文的時候，會發現不能顯示中文。 解決辦法 下載Github倉庫中的字體SimHei.ttf； 在 jupyter notebook 中執行 import matplotlib
機器學習基本概念 定義：致力於研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的吸能。 研究的主要內容他:在計算機上從數據中產生“模型”的算法，可以說機器學習是研究關於“學習算法”的學問 基本術語 要進行機器學習，先要有數據，通
Page 121~Page 123 比較好的推文可以參考這篇，講的比西瓜書詳細 關於svm的推導不準備贅述了，這裏只注重結論， 超平面 wTx+ b = 0 對於線性可分的情況，超平面其實是我們需要求的東西 支持向量 就是離超平面
重要術語： 記錄 / 樣本（sample）/ 示例（instance） 數據集（data set） 屬性（attribute）/ 特徵（feature） 屬性值（attribute value） 屬性空間（attribute s
關於沒有免費的午餐定理的證明，推薦兩篇博客： https://blog.csdn.net/weixin_41370083/article/details/81666357 https://blog.csdn.net/u013238
數據科學導論 python語言實現 一、單變量異常檢測（一次觀測一個變量） 1.1 Z-scores 得分絕對值超過3的 1.2 箱線圖 import numpy as np from sklearn import preproce
一些分類算法缺乏輸出結果爲概率的能力，比如rf 這個時候使用calibratedclassifiercv，它使用2種方法將分類結果轉化爲概率 第一種：platte的歸類方法 第二種：isotonic迴歸 import pandas as
