摘要：
解决复杂非线性问题 BP神经网络 模型表示 theta->weights sigmoid->activation function input_layer->hidden_layer->output_layer 对每一个隐藏层的操作等同于Logistic Regression。因此，通过BP神经网络 阅读全文
摘要：
分类任务 原始方法：通过将线性回归的输出映射到0～1，设定阈值来实现分类任务 改进方法：原始方法的效果在实际应用中表现不好，因为分类任务通常不是线性函数，因此提出了逻辑回归 逻辑回归 假设表示--引入sigmoid函数g sigmoid函数将输出映射到区间（0,1），可以看作是概率 损失函数 多分类 阅读全文
摘要：
回归任务 多变量线性回归 公式 h为假设，theta为模型参数（代表了特征的权重），x为特征的值 参数更新 梯度下降算法 影响梯度下降算法的因素 （1）加速梯度下降：通过让每一个输入值大致在相同的范围可以加速梯度下降，因为theta在x的范围比较小的时候收敛更快， x的范围不平整时收敛慢且会发生震荡 阅读全文
摘要：
任务 放电时长预测，属于回归问题 数据集 从已经标注的样本库中取出10000条放电完全的曲线，70%为训练集，30%为测试集 特征及标签 对每一个样本，随机选取大于46.5V的点作为曲线最后一个点，该点到46.5V的时长即为预测时长 算法 Linear Regression，BP，GB，GBDT，X 阅读全文
摘要：
名词解释 基站退服--由于停电，设备故障等原因导致基站退出服务状态，退服电压为46.5V 电池状态--正常放电、一次下电（二次下电）、油机发电、充电 电池隐患--组间不均衡（轻微、中等、严重）、单组电池 RF--Random Forest 随机森林 GB--Gradient Boosting 梯度提 阅读全文