摘要：
我们知道分类问题的预测结果是离散型数据，那么我们在程序中要如何表述这些数据呢，再者我们要如何从数学角度理解 Logistic 算法，比如它的损失函数、优化方法等。 分类数据表示形式 1) 向量形式 在机器学习中，向量形式是应用最多的形式，使用向量中的元素按顺序代表“类别”。现在有以下三个类别分别是 阅读全文
摘要：
Scikit-learn 简称 sklearn 是基于 Python 语言实现的机器学习算法库，它包含了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森林等等。同时，它使用 NumPy 库进行高效的科学计算，比如线性代数、矩阵等等。Scikit-learn 是 GitHub 上最受欢迎的 阅读全文
摘要：
在《线性回归：损失函数和假设函数》一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小，我们把寻找极小值的过程称为“优化方法”，常用的优化方法有很多，比如共轭梯度法、梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法。你可能对于上述方法感到陌生，甚至 阅读全文
摘要：
通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。那我们应该如何在一大堆数据中求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题？这种问题才是符合实际应用的。数据样本会散落在“线性方程”的周围（下图 2 所示）， 而我们要做就是让线性方程的“直线”尽可能“拟合”周围的数据点。本节我们将从数学 阅读全文
摘要：
本节我们会认识第一个机器学习算法 —— 线性回归算法（Linear Regression），它是机器学习算法中较为简单，且容易理解的算法模型，你可以把它看做您的第一个“Hello World”程序。我们先从语义上了解“线性回归”，如果您是第一次接触“线性回归”这个词，那么可以把它分开来看，其中“性代 阅读全文
摘要：
本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。 一次函数 一次函数就是最简单的“线性模型”，其直线方程表达式为y = kx + b，其中 k 表示斜率，b 表示截距，x 为自变量，y 表示因变量。下面展示了 y 阅读全文
摘要：
常言道“工欲善其事，必先利其器”，在学习机器学习算法之前，我们需要做一些准备工作，首先要检查自己的知识体系是否完备，其次是要搭建机器学习的开发环境。本教程以讲解算法为主，不会涉及太复杂的应用案例，在讲解过程中会穿插一些示例代码，这样不仅能够帮助你理解算法原理，同时又能让你体会到算法的应用过程。机器学 阅读全文
摘要：
机器学习是一门专业性很强的技术，它大量地应用了数学、统计学上的知识，因此总会有一些蹩脚的词汇，这些词汇就像“拦路虎”一样阻碍着我们前进，甚至把我们吓跑。因此认识，并理解这些词汇是首当其冲的任务。本节将介绍机器学习中常用的基本概念，为后续的知识学习打下坚实的基础。 机器学习术语 1) 模型模型这一词语 阅读全文
摘要：
很早就想写一门关于 Python“机器学习”的教程，不过碍于自身知识的局限性，不知如何下手。如果写的教程通篇只是探讨代码、数学知识、算法原理，这样的教程读起来必然索然无味。经过冥思苦想，终于突发灵感，可不可以写一部关于“机器学习算法”的入门教程呢？让初学者更容易理解常用的机器学习算法，从而帮助那些想 阅读全文
摘要：
首先看一个简单的示例，比如把 C语言中文网首页的“title”抓取下来，如下所示： <html lang="zh-cn"> <head> <meta charset="gb2312" /> <meta name="baidu-site-verification" content="6B13HRSfY 阅读全文