2017年9月25日
梯度下降算法推导与Python实现
摘要： 在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。 1. 梯度下降法的具体描述，请点击链接：刘建平Pinard梯度下降（Gradient Descent）小结。 他已经 阅读全文
posted @ 2017-09-25 21:05 bellum 阅读(1044) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年9月11日
Linux部署机器学习环境
摘要： Linux机器学习环境部署 1. "借鉴AWS，完成Linux机器学习部署" 2. 大型文件传输 使用 "winscp" ,点击可以下载 阅读全文
posted @ 2017-09-11 10:30 bellum 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年9月10日
集成算法--stacking
摘要： 集成算法 stacking 1. stacking是什么 stacking是各类算法模型的融合堆叠。假设有四种算法A、B、C、D， 你用A、B、C三种算法，分为对训练集和测试集训练，生成三组被预测了的新的train和test集，然后在用算法D对其训练，最终生成最终的结果。 2. 细解流程：如何生成新 阅读全文
posted @ 2017-09-10 22:16 bellum 阅读(1279) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2017年9月2日
Pandas库阅读---不常用但有用的函数
摘要： Pandas库阅读 1. "Pandas数据结构" Series Series之间的操作会根据标签自动对齐数据 np.nan 不提供相等 np.nan == np.nan False DataFrame DataFrame.from_records 获取元组的列表或带有结构化dtype的ndarra 阅读全文
posted @ 2017-09-02 22:08 bellum 阅读(150) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习-调参篇
摘要： 机器学习之调参 阅读全文
posted @ 2017-09-02 20:17 bellum 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑