原创 哲哲的ML筆記（十五：非線性表述與神經網絡模型假設）
爲什麼需要非線性假設 無論是線性迴歸還是邏輯迴歸都有這樣一個缺點，即：當特徵太多時，計算的負荷會非常大 下面是一個例子(代表S函數 僅以兩個特徵爲例，如果決策邊界比較複雜，假設函數也會很複雜 當我們使用, 的多次項式進行預測時，我們可以
2021-04-01 18:06:35
原创 ubuntu&mosquitto
說到mosquitto不得不先提一下MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息隊列遙測傳輸協議，參考我之前介紹mqtt的博文。 想通過mqtt協議通信，主機需有mqtt的消息代理（即broker）
2021-03-30 02:45:41
原创 python：如何讓matplotlib不顯示圖窗但保存圖片
在一些服務器上，我們跑的模型會讓輸入的圖片生產新的圖片，並繪製出來。常見的方法有plt.imshow等。 不過，如果服務器沒有GUI界面，到這一步可視化會出現報錯。 解決辦法是在import包的部分加上下述語句： import matplo
2021-03-30 02:45:41
原创 哲哲的ML筆記（一到九小結）
一到九部分學習的主要內容是線性模型與代價函數 但通常處理數據時不是單獨一個樣本，而是將所有樣本及其特徵存儲到矩陣中 比如樣本矩陣存儲城市的人口 y存儲一輛食物卡車一天的利潤 參數矩陣爲 給矩陣新增一列1，原因參照（九：正規方程）
2021-03-30 02:45:41
原创 哲哲的ML筆記（十一：決策邊界）
決策邊界 根據函數表達式和圖像，可以得到 則 假設有這樣一個模型 並且參數 是向量[-3 1 1]。 則當，即時，模型將預測。 我們可以繪製直線，這條線便是我們模型的分界線，將預測爲1的區域和預測爲 0的區域分隔開 非線性決策邊界
2021-03-30 02:45:41
原创 哲哲的ML筆記（十二：邏輯迴歸中的代價函數）
代價函數 要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數 對於線性迴歸模型，我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說，我們也可以對邏輯迴歸模型沿用這個定義，但是問題在於，當我們將帶入到這樣定義了的代價函數中時，我們得到的代價函數將
2021-03-30 02:45:41
原创 搞不清的內網、外網、私網、公網
最近的實驗一直涉及通過各種協議實現通信，遇到了一些問題，總結一下 內網和外網 這一組概念是相對於某個組織而言的，如果你在一個局域網內（比如學校、公司等），那局域網外部的網絡都叫外網， 你自己所在的網絡就是內網。 私網和公網 公網就是人人都能
2021-03-30 02:45:31
原创 哲哲的ML筆記（十四：正則化）
過擬合的表現 如果我們有非常多的特徵，我們通過學習得到的假設可能能夠非常好地適應訓練集（代價函數可能幾乎爲0），但是可能會不能推廣到新的數據 第一個模型是一個線性模型，欠擬合，不能很好地適應我們的訓練集；第三個模型是一個四次方的模型，過
2021-03-30 02:45:31
原创 哲哲的ML筆記（十三：多類別分類）
如何使用邏輯迴歸 (logistic regression)來解決多類別分類問題，通過一個叫做"一對多" (one-vs-all) 的分類算法 eg1：假如說你現在需要一個學習算法能自動地將郵件歸類到不同的文件夾裏，或者說可以自動地加上標籤
2021-03-30 02:45:31
原创 哲哲的ML筆記（十：分類問題與S型函數）
分類問題 在分類問題中，你要預測的變量 是離散值 分類問題的例子有：判斷一封電子郵件是否是垃圾郵件；判斷一次金融交易是否是欺詐；之前我們也談到了腫瘤分類問題的例子，區別一個腫瘤是惡性的還是良性的 從二分類開始 可能屬於的兩個類分別稱爲負向類
2021-03-30 02:45:31
原创 conda&jupyter&虛擬環境
環境版本 win10 anaconda：4.9.2（自帶jupyter） python：3.8 換源 conda換源 使用 conda config --add……命令，參照anaconda conda 換源 C盤/用戶/你的用戶名/.
2021-03-22 18:47:08
原创 記我的第一份產品實習
關於我的第一份實習前與面試 隨着2020年接近尾聲，我也找到了第一份實習。 公司是一家互聯網企業，崗位是產品經理，部門主營業務是AI語音（比如對話機器人、外呼機器人等），面向B端企業。 早聽學長學姐說過，第一份實習是最難找的，我對此也很贊同
2021-01-31 23:46:19