2023 年 7月随笔档案 - 码农要战斗

摘要：更适合会一门编程语言体质的宝宝阅读全文

posted @ 2023-07-31 19:06 码农要战斗阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要：# Decision Tree ## 熵 \- entropy ### 数学表达式

H (p_{1}) = - p_{1} {log}_{2} (p_{1}) - (1 - p_{1}) {log}_{2} (1 - p_{1})

$H(p_1) = -p_1 \text{log}_2(p_1) - (1- p_1) \text{log}_2(1- p_1)$ ### 代码 ```python # UNQ_C1 # GRADED FUN 阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:46 码农要战斗阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】K-Means

摘要：# K-Means ## 找最接近的质心 ### 公式

c^{(i)} := j t h a t m i n i m i z e s | | x^{(i)} - μ_{j} | |^{2}

$c^{(i)} := j \quad \mathrm{that \; minimizes} \quad ||x^{(i)} - \mu_j||^2$ 其中，范式

| | X | |

$||X||$ ，其计算公式为 $$ ||X|| = \sqrt{x_1^2 阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:45 码农要战斗阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】协同过滤

摘要：# Collaborative Filtering Recommender Systems > 解决相似度问题 ## 概念准确率 =

a c c u r a c y = \frac{预 测 正 确 的 样 本}{总 样 本}

$accuracy = \frac{预测正确的样本}{总样本}$ 精确率 =

p r e c i s i o n = \frac{预 测 成 功 的 正 类}{预 测 的 正 类}

$precision = \frac{预测成功的正类}{预测的正类}$ 【不能误检】阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:45 码农要战斗阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】正则化

摘要：# Regularized ## Cost function for regularized linear regression ### 数学表达式 $$ J(\mathbf{w},b) = \frac{1}{2m} \sum\limits_{i = 0}^{m-1} (f_{\mathbf{w}, 阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:44 码农要战斗阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】softmax回归

摘要：# Softmax Regression > (多标签分类)将多输入的分类值转化为

0, 1

$0,1$ 的概率分布，进而进行逻辑回归算法 > > softmax能将差距大的数值距离拉得更大，但是数值可能会溢出 ## Softmax Function ### 数学表达式 $$ a_j = \frac{e^{z 阅读全文

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【机器学习】神经网络

摘要：# Neural Networks > 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) > > 神经网络三要素：模型、阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:43 码农要战斗阅读(295) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】逻辑回归

摘要：# Logistic Regression > 分类问题 > > 本质是分类，要预测的变量是离散的值 ## 逻辑回归模型 ### 数学表达式

\begin{matrix} (1) & z = \vec{w} \cdot \vec{x} + b \end{matrix}

$z = \vec w \cdot \vec x + b \tag{1}$ $$ f_{\vec w, b}(\vec x) = g(z) \tag{ 阅读全文

posted @ 2023-07-31 15:42 码农要战斗阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】多变量线性回归

摘要：# Liner Regression with Multiple Variable > 用向量实现的代码，单变量和多变量可以共用 > > 多变量线性回归相当于是单变量的扩展，主要还是按照模型假设、构造代价函数和研究代价函数的最小值这样的思路展开。 > > 与单变量线性回归不同的是，多变量线性回归还可阅读全文

posted @ 2023-07-31 10:59 码农要战斗阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【机器学习】单变量线性回归

摘要：# ML introduction > 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 > > **Goal:

m i n_{w, b} (J (w, b))

$min_{w,b}(J(w, b))$ \- 提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法** ## Supervised Learning > right answer & 阅读全文

posted @ 2023-07-30 20:44 码农要战斗阅读(122) 评论(2) 推荐(0) 编辑

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