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摘要： PCA主成分分析法的数据主成分分析过程及python原理实现 1、对于主成分分析法，在求得第一主成分之后，如果需要求取下一个主成分，则需要将原来数据把第一主成分去掉以后再求取新的数据X’的第一主成分，即为原来数据X的第二主成分，循环往复即可。 2、利用PCA算法的原理进行数据的降维，其计算过程的数学 阅读全文

摘要： PCA(Principal Component Analysis）主成分分析法的数学原理推导1、主成分分析法PCA的特点与作用如下：(1)是一种非监督学习的机器学习算法(2)主要用于数据的降维(3)通过降维，可以发现人类更加方便理解的特征(4)其他的应用：去燥；可视化等2、主成分分析法的数学原理主要 阅读全文

摘要： python表白实现代码（可视化与动画版）如何优雅而又高大上地对自己的心爱女神表白了? ? ? 试试python表白的实现方式吧，是动画版的哦，保证可以如你所愿 ! ！ ！最终的实现效果如下： 具体实现代码如下：#1-1导入turtle模块进行设计import turtleimport time#1-2画心形圆弧def hart_arc(): for i in range(200): turtle 阅读全文

摘要： 对于随机梯度法的调试，主要是对于损失函数的梯度的计算准确度的判断，即函数中关于各个参数偏导数DJ的计算，主要有两种方式：数学公式计算：利用多元函数的偏导计算，确定出其DJ的向量；（2）导数定义逼近法：利用逼近的方式进行各个参数偏导数的计算 其不同两种方式代码实现如下所示：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#多元线性回归中使用梯度... 阅读全文

摘要： sklearn中实现随机梯度下降法 随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式，在sklearn中主要用于多元线性回归算法中，是一种比较高效的最优化方法，其中的梯度下降系数（即学习率eta）随着遍历过程的进行在不断地减小。另外，在运用随机梯度下降法之前需要利用sklea 阅读全文

摘要： 梯度下降法的python代码实现（多元线性回归最小化损失函数） 1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降，通过迭代运算，收敛到最小值) 2、随机梯度与批量 阅读全文

摘要： //2019.08.06 机器学习算法中的梯度下降法(gradient descent)1、对于梯度下降法，具有以下几点特别说明：(1)不是一种机器学习算法，不可以解决分类或者回归问题；(2)是一种基于搜索的最优化方法；(3)作用是最小化损失函数；(4)梯度上升法：最大化效用函数。2、梯度下降法就是 阅读全文

摘要： 1、对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下： 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下 阅读全文

摘要： 对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。整体实现代码如下所示:#1-1导入相应的基础数据集模块import numpy as npimport matplot 阅读全文

摘要： 1、k近邻算法是学习机器学习算法最为经典和简单的算法，它是机器学习算法入门最好的算法之一，可以非常好并且快速地理解机器学习的算法的框架与应用。它是一种经典简单的分类算法，当然也可以用来解决回归问题。2、kNN机器学习算法具有以下的特点：(1)思想极度简单(2)应用的数学知识非常少(3)解决相关问题的 阅读全文