原创 感知機Perception原理
轉載自：http://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/details/48915561 在機器學習中，感知機（perceptron）是二分類的線性分類模型，屬於監督學習算法。輸入爲實例的特徵向
2020-06-13 02:52:57
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原创 Kaggle - Facebook recruiting 時間地點處理方法
Kaggle - Facebook recruiting¶ In [1]: import numpy as np import pandas as pd import os import matplotlib
2020-06-13 02:52:57
原创 邏輯迴歸基本原理
轉自：http://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 什麼是邏輯迴歸？ Logistic迴歸與多重線性迴歸實際上有很多相同之處，最大的區別就在於它們的因變量不同，其他的基本
2020-06-13 02:52:57
原创 貝葉斯嶺迴歸理論
轉自：http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/8558244 .引入 貝葉斯線性迴歸的引入主要是在最大似然估計中很難決定模型的複雜程度，ridge迴歸加入的懲罰參數其實也
2020-06-13 02:52:57
原创 kaggle Code ：樹葉分類 sklearn分類器應用
Which Classifier is Should I Choose? This is one of the most import questions to ask when approaching a machine lea
2020-06-13 02:52:57
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原创 scikit-learn linearRegression 1.1.9 貝葉斯迴歸
1.1.9. 貝葉斯迴歸 可以在估計過程中使用貝葉斯迴歸技術包含正則化參數：正則化參數不是硬編碼設置的而是手動調節適合數據的值 可以通過在模型的超參數上引入 uninformative priors `Ridge Regressi
2020-06-13 02:52:57
原创 scikit-learn linearRegression 1.1.10 邏輯迴歸
邏輯迴歸形如其名，是一個線性分類模型而不是迴歸模型。邏輯迴歸在文獻中也稱爲logit迴歸、最大熵分類(MaxEnt) 或者 log-linear classifier。 在這個模型中，描述單次可能結果輸出概率使用 logistic f
2020-06-13 02:52:57
原创 scikit-learn 1.3. Kernel ridge regression
核嶺迴歸是結合嶺迴歸（線性最小二乘L2範數正則化）與內核的技巧。因此，它在各自的內核和數據中學習空間中的線性函數。對於非線性核，這對應於原始空間中的非線性函數。 學習KernelRidge模式的形成是支持向量迴歸（SVR）相同。然而，使
2020-06-13 02:52:57
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原创 scikit-learn 1.4. Support Vector Machines
1.4. Support Vector Machines Support vector machines (SVMs) are a set of supervised learning methods used for class
2020-06-13 02:52:57
原创 scikit-learn linearRegression 1.1.11 隨機梯度下降
1.5. 隨機梯度下降 Stochastic Gradient Descent (SGD) 是一種簡單但又非常高效的方式判別式學習方法，比如凸損失函數的線性分類器如 Support Vector Machines 和 Logisti
2020-02-21 02:50:43
原创 支持向量機SVM基本理論
轉自：http://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5658362.html 基本概念 SVM - Support Vector Machine。支持向量機，其含義是通過支持向量運算的分類器。其中“機”的
2020-02-21 02:50:43
原创 kaggle Code ：House Prices: Advanced Regression Techniques 迴歸
The most difficult thing in life is to know yourself' This quote belongs to Thales of Miletus. Thales was a Greek/Ph
2020-02-21 02:50:31
原创 線性判別分析LDA
1. 問題 之前我們討論的PCA、ICA也好，對樣本數據來言，可以是沒有類別標籤y的。回想我們做迴歸時，如果特徵太多，那麼會產生不相關特徵引入、過度擬合等問題。我們可以使用PCA來降維，但PCA沒有將類別標籤考慮進去，屬於無
2020-02-21 02:50:31
原创 kaggle Code ：手寫識別 TensorFlow
TensorFlow deep NN A high-level tutorial into Deep Learning using MNIST data and TensorFlow library. by @kakauandm
2020-02-21 02:50:31
原创 線性與二次判別分析
轉自：http://www.dataivy.cn/blog/%E4%BA%8C%E6%AC%A1%E5%88%A4%E5%88%AB%E5%88%86%E6%9E%90quadratic-discriminant-analysis_qda
2020-02-21 02:50:31