油闷大虾啊

摘要： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一、透视表(pivotTab) 透视表就是将指定原有DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数(默认情况下式mean函数 阅读全文

摘要： sklearn.model_selection.train_test_split 用法在使用python做机械学习时候，为了制作训练数据（training samples）和测试数据（testing samples），常使用sklearn里面的sklearn.model_selection.trai 阅读全文

摘要： product(A, B)函数，返回A、B中的元素的笛卡尔积的元组。例如 >>> import itertools>>> itertools.product([1,2,3],[100,200])<itertools.product object at 0x7f3e6dd7bc80>>>> for i 阅读全文

摘要： 最近在学习支持向量机相关的知识，发现一篇博客介绍的非常详细，包括支持向量机原理，核函数及公式推导，因此收藏。 https://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399 作者：July、pluskid ；致谢：白石、JerryLead出处：结构之法算 阅读全文

摘要： 一、如何改进一个机器学习算法假设你已经训练出一个机器学习算法，但是效果不太好，那么有以下几种改进方法：1、获得更多的训练数据2、选用更少的特征3、增加特征量4、增加高次项5、增大或减小正则化参数lambda的值很多人只是随机选择上述方法的一种，即浪费时间又没有效果。所以接下来会介绍模型的评估及机器学 阅读全文

摘要： 反向传播算法是求代价函数小时参数θ的一种算法。 以监督学习为例，假设我们有训练样本集 ，那么神经网络算法能够提供一种复杂且非线性的假设模型 ，它具有参数 ，可以以此参数来拟合我们的数据。 为了描述神经网络，我们先从最简单的神经网络讲起，这个神经网络仅由一个“神经元”构成，以下即是这个“神经元”的图示 阅读全文

摘要： 1.引自https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9695666.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程： （1）找一个合适的预测函数（Andre 阅读全文

摘要： 正规方程推导过程 参考：https://blog.csdn.net/chenlin41204050/article/details/78220280 多变量线性回归代价函数为： 其中： 正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数： 设有m个训练实例，每个实例有n个特征，则训练实例集为： 阅读全文

摘要： hθ(x)是一个假设函数，我们要求得参数向量θ使得损失函数J(θ)最低，我们可以看出，参数θ向量中包含多个变量（θ0，θ1，θ2，θ3），我们可以先选取一个参数，然后把 其他参数暂时作为常量，对J(θ)求导，得到改参数变量的下降方向，然后乘以学习系数便得到下降的步宽。利用以下公式更新参数： 也就是： 阅读全文