随笔分类 - 机器学习
机器学习算法
摘要:1. 使用命令:sudo pip3 install --upgrade \ https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.1.0rc2-cp35-cp35m-linux_x86_64.whl 安装。 遇到如下问题:
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摘要:1.概率基础 联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率 记作 𝑃(𝐴,𝐵) 、 P(AB) 、 P(A∩B):𝑃(𝐴,𝐵) = P(A) * P(B) 条件概率:就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率 记作:𝑃(𝐴|𝐵) = P(A,B) / P(B) 特性:P
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摘要:1. 算法原理: K-邻近算法的原理很简单,就是用你的“邻居”来推断出你的类别。用于离散型数据分析处理。 例子1:如下图有ABCD四个用于参考的样本点,都已知晓自己的坐标位置,这时E来了,不清楚自己的位置,就分别计算出于ABCD个点的距离,发现和A最近,就认为与A的位置相同(既“类别“”相同)。 例
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摘要:原文链接:https://www.cnblogs.com/lovecindywang/p/8876834.html 里面推荐的coursera网站不错
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摘要:学习机器学习入门级文章 请参考原博文连接 https://segmentfault.com/a/1190000013640828 该文与台湾大学 林軒田 教授的教学大纲有些类似, https://www.coursera.org/learn/ntumlone-mathematicalfoundati
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