12 2021 档案
摘要：绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.scatter（x,y, s,c,marker） #x,y 可以是可迭代对象 plt.show() scatter：(x, y, s
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摘要：官方英文文档地址：http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression 导包： from s
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摘要：分类（0 or 1）和回归（多少范围内） 可以用来预测 目标：找到θ矩阵的最优解 【不建议将线性回归用于分类问题】 机器学习：需要用到的数据，怎样学（目标函数），逐渐达成目标 偏置项作用：微调最终结果 目标是：误差项最小 数据在独立同分布的情况下，联合概率密度=边缘概率密度的乘积，（下面的似然函数）
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摘要：机器学习中，人工选择数据（数据获取）、提取特征（特征工程）、选择算法（建立模型）、得到结果（评估应用） 深度学习解决了机器学习中特征工程的问题 怎样去选取特征，比如面对图像数据、文本数据的时候怎么办 深度学习能自动学习到目标什么特征是最合适的 深度学习应用：90%计算机视觉（人脸识别），对移动端支持
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摘要：用多种分类器一起完成同一份任务 Bagging策略(有放回的，随机的，子集大小一样的，m个训练集用同一个模型) Boosting-提升策略（串联） AdaBoost算法
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摘要：不用设值K个簇的值 需要设置两个值：minPts和半径r的值 可视化展示 核心对象，传销组织头头 传销方式发展下线，在某一个子组织内，一个不是首领的人没有任何下线，就称这个人为‘’边界点‘’ 圈圈圈圈圈圈 需要指定的参数：
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摘要：可视化 聚类 最简单实用的聚类算法：K-MEANS算法 K值：数据分成几份 质心：簇的中心点 优化目标：K个簇的（每个簇中的每个点距离质心的距离）的和最小 ci中心点，x个别点 工作流程： 设置K值，初始化K个点（随机？），然后计算每个点距离这K个点的距离，视距离最近的那个点为主，然后分成K个家族
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摘要：线性支持向量机公式推导 找出什么向量（最近距离最大的两个点）来支撑分割的超平面 上面三个图，b图的决策面划分更加合理，‘间距’更大，如何具体分类问题中的找到这条线？ 雷就是点 通过计算点到直线的距离，找出距离直线最近最远的那个点（两个点） 点到直线的距离如何计算？ 转行成点到平面的距离，设置一个超平
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