摘要：
例如，多特征的机器学习问题，通常把所有特征放缩到同一范围内。可以转化为Z-score，即减去均值的差除以标准差。 阅读全文
posted @ 2024-10-17 16:06
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2024年10月17日 #
2024年9月18日 #
摘要：
与输出连续数值的回归模型不同，分类模型的输出是类别（category）。常见分类做法是通过设定阈值（threshold），若逻辑回归的输出大于（或等于，取决于实现方式）阈值时判定为正例，否则为反例。根据输出标签的种数又可以将分类模型划分为二元分类（Binary Classification）与多分类 阅读全文
posted @ 2024-09-18 20:35
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2024年9月11日 #
摘要：
许多问题需要将概率估算值作为输出。由于线性回归无法保证输出值表示概率（介于零和一之间），所以需要引入除了线性回归之外的另一种回归模型：逻辑回归——它是一种极其高效的概率计算机制。那么逻辑回归如何保证其输出表示概率？ 1. 逻辑回归如何计算概率？ 碰巧，有一族函数称为“逻辑函数”，其输出满足上述条件。 阅读全文
posted @ 2024-09-11 13:56
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2024年9月10日 #
摘要：
1. 配置 导入模块。 查看代码 #general import io # data import numpy as np import pandas as pd # machine learning import keras # data visualization import plotly.e 阅读全文
posted @ 2024-09-10 18:43
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摘要：
为了记录Keras基本API，本博客展示一次线性回归极简机器学习全流程。 建立模型 定义一个简单的线性回归模型，使用 Keras 模块来构建和编译模型。以最简单的单层网络为例，设置1个输出节点，输入节点的数量为特征的种数。keras.Sequential(layers=None, trainable 阅读全文
posted @ 2024-09-10 18:19
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2024年9月9日 #
摘要：
Load Required Modules import seaborn as sns import pandas as pd from Pandas备忘录（持续更新） import training_df One way to visualize relationships between fea 阅读全文
posted @ 2024-09-09 18:02
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2024年8月22日 #
摘要：
一、损失（Loss）类型： L1损失【Re】：对模型对各个样本的预测的绝对误差求和。 平均绝对误差 (MAE)【Re】：一组样本L1损失的平均值。 L2 损失：【Re】对模型【Re】对各个样本的预测的误差的平方求和。 均方误差【Re】：一组样本的L2 损失的平均值。 如果数据中特征值超过了一定范围， 阅读全文
posted @ 2024-08-22 22:58
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摘要：
DataFrames are the central data structure in the pandas API. It‘s like a spreadsheet, with numbered rows and named columns. 为方便引入例程，先导入对应模块。 1 import 阅读全文
posted @ 2024-08-22 20:08
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摘要：
Python calls matrices lists, NumPy calls them arrays and TensorFlow calls them tensors. Python represents matrices with the list data type. Call np.ar 阅读全文
posted @ 2024-08-22 20:07
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2024年8月20日 #
摘要：
微积分 反向传播算法 蟒蛇编程 区分蟒蛇函数的Positional和Keyword参数。 Set（创建，访问和迭代） 列表推导式（List Comprehension）：下列两行代码是等价的。后者（ListComp）可读性更高。 1 squares = list(map(lambda x: x**2 阅读全文
posted @ 2024-08-20 10:46
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