随笔分类 - 机器学习/数据挖掘
大数据；
web挖掘；
数据检索；
机器学习
摘要：一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指
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摘要：（1）前言 （2）LSTM 简介 （3）LSTM原理及实现 （4）LSTM的优缺点 qq：1327706646 author：midu datetime：2020-06-08 17：48：00 （1）前言 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥
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摘要：bayes 为例 http://blog.csdn.net/xceman1997/article/details/7955688
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摘要：http://hunan.wudingfadian.com/ http://www.cnblogs.com/Darksun/p/5170014.html http://www.cnblogs.com/cs-player1/p/5169307.html https://github.com/Darks
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摘要：今天下午，闲来无事，遂百度翻看下最近关于模式识别，以及目标检测方面的最新进展，还有收获不少！------------------------------------author：pkf-----------------------------------------------time：2016...
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摘要：http://blog.csdn.net/linj_m/article/details/40679085
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摘要：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/09/1978280.html最小倒数,梯度,极值http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8195017 联合概率分类http://www.cnblog...
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摘要：https://uqer.io/contest/http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4939369.html优连
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摘要：信息是用来消除随机不确定性的东西---香农http://www.cnblogs.com/BaiYiShaoNian/p/4580807.htmlhttp://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html
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摘要：智能交通贵州http://techcontest.gzdata.com.cn/addDiscovery/gameTopic.htmhttp://techcontest.gzdata.com.cn/addDiscovery/index.htm?spm=5176.100065.222.10.ewIXBU...
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摘要：梯度下降法的基本思想是函数沿着其梯度方向增加最快，反之，沿着其梯度反方向减小最快。在前面的线性回归和逻辑回归中，都采用了梯度下降法来求解。梯度下降的迭代公式为：θj=θj−α∂J(θ)∂θj 在回归算法的实验中，梯度下降的步长α为0.01，当时也指出了该步长是通过多次时间找到的，且换一组数据后，...
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摘要：http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html#introductiontosvmshttp://www.cnblogs.com/m...
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摘要：http://www.cnblogs.com/skyme/p/4369775.htmlhttp://www.cnblogs.com/litao1105/p/4370255.htmlhttp://www.cnblogs.com/markwave/p/4370000.html
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摘要：http://www.cnblogs.com/qwj-sysu/p/4368874.htmlhttp://www.cnblogs.com/wangmuxing/p/4369282.html css
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摘要：引子 机机是个好动又好学的孩子，平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西。某一天机机到北海公园游玩，肚肚饿了，于是乎打开手机地图，搜索北海公园附近的餐馆，并选了其中一家用餐。 饭饱之后机机开始反思了，地图后台如何根据自己所在位置查询来查询附近餐馆的呢？苦思冥想了半天，机机想出了个方法...
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摘要：http://www.cnblogs.com/santian/p/4351756.html
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