摘要：
191016 [TOC] 日记 1. 今天去市里修手机，这次应该彻底修好了。有几件事感触颇深。15：01 2. 1. 首先看到两场车祸，第二场大卡车直接把骑电动车的撞死了，死者被盖了一层薄布，旁边都是血迹，很是凄惨。这也是第一次这么近距离接触有伤亡的车祸。开车多注意安全吧！时间再重要都是依托于生命的 阅读全文
摘要：
全新的机器学习大纲，机器学习十大算法应有尽有，每一个算法都配套一个小实例，如鸢尾花分类、波士顿房价预测、葡萄酒质量检测、乳腺癌判断、垃圾邮件分类、手写数字识别、推荐系统……
实现了对每一个优化算法的推导，详尽的公式，相信你看起来一定不困难！
更有sklearn快速入门，深度学习简介，Tensorflow使用简介。 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 细分构建机器学习应用程序的流程 测试模型 对于分类问题，我们可能会使用k近邻算法、决策树、逻辑回归、朴素贝叶斯法、支持向量机、随机森林；对于回归问题， 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之逻辑回归 相比较线性回归，由于逻辑回归的变种较少，因此scikit learn库中的逻辑回归类就比较少，只有 、`Logi 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html K Means聚类算法 K means聚类算法属于无监督学习算法，它实现简单并且聚类效果优良，所以在工业界也被广泛应用。同时K Means聚类算法也有 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 前向选择法和前向梯度法 由于前向选择法和前向梯度法的实现原理涉及过多的矩阵运算，本文只给出两种算法的思路。两者实现都是把矩阵中的向量运算具体化成平面几 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 机器学习 可能有很多同学想到高大上的人工智能、机器学习和深度学习，会在怀疑我是否能学会。在自我怀疑之前，我希望你能考虑一个问题，你了解机动车的构造原理 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性(Lagrange duality)可以将原始问题转换为对偶问题，然后通过求解对偶问题的解得到原始问 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 最小二乘法 最小二乘法，可以理解为最小平方和，即误差的最小平方和，在线性回归中，$误差=真实值 预测值$。最小二乘法的核心思想就是——通过最小化误差的 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 线性回归 线性回归是比较经典的线性模型，属于监督学习中预测值为连续值的回归问题。 线性回归针对的是一个或多个特征与连续目标变量之间的关系建模，即线性回 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之随机森林 本文主要介绍随机森林的两个模型 和`RandomForestRegressor RandomForestClas 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 决策树C4.5算法 为了解决决策树ID3算法的不足，ID3算法的作者昆兰基于它的不足改进了决策树ID3算法。但是可能会有人有疑问，既然上一个决策树算法 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 矩阵转置 假设我们有一个矩阵 $$ w= \begin{matrix} 1&2&3 \\ 4&5&6 \\ 7&8&9 \\ \end{matrix} 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html XgBoost算法 XgBoost算法(eXtreme Gradient Boosting)属于Boosting系列算法，更多的是基于GBDT算法的一 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 熵和信息增益 一、熵（Entropy） 熵表示 。假设离散随机变量$X$可以取到$n$个值，其概率分布为 $$ P(X=x_i)=p_i, \quad 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 牛顿法和拟牛顿法 牛顿法(Newton method)和拟牛顿法(quasi Newton method)和梯度下降法一样也是求解最优化问题的常用方法 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html scikit learn库之支持向量机 在scikit learn库中针对数据是否线性可分，主要将支持向量机分为以下三种分类模型 、`SVC NuSV 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 距离公式汇总 假设$n$维空间中有两个点$x_i$和$x_j$，其中$x_i = (x_i^{(1)},x_i^{(2)},\cdots,x_i^{( 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 支持向量机总结 支持向量机中有线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机、线性支持回归等算法，算是前期比较繁琐的一个内容，如果感觉自己还是对 阅读全文
摘要：
[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 手写数字识别应用程序 一、导入模块 二、图像转向量 三、训练并测试模型 四、模型转应用程序 4.1 展示图片 4.2 处理图片 4.3 预测图片 阅读全文