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2019年1月14日
机器学习之SVM
摘要: 支持向量机(SVM),作为一个分类模型,可以从两部分来理解: 1)线性问题 即求最优超平面:wTx+b=0。其中要求,向量集合被超平面没有错误地分开,并且离超平面最近的向量与之间距(称作间隔 margin margin)是最大的。所以,问题就转化为求max(2/||w||),即min(||w||2/
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posted @ 2019-01-14 22:20 我们这里还有鱼
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2019年1月12日
机器学习之逻辑回归
摘要: 1、逻辑回归其实可以称之为广义的线性回归,采用和线性回归类似的模型。但是逻辑回归解决的是一个分类问题,因此会对求出的y值做一个sigmod函数映射,然后根据预先设定的阈值进行标签处理。其中,使用sigmod函数将θTx映射一个0-1之间的值,和深度学习中的sigmod或者relu函数作用类似。 2、
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posted @ 2019-01-12 11:28 我们这里还有鱼
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2019年1月10日
机器学习之线性回归
摘要: 1、线性回归 y=θx+ε,其中y=[y1,y2,y3,...,yn]T,θ=[θ1,θ2,...],x=[x1,x2,x3,...,xn]T,ε(残差)符合正态分布 那么对于该模型,就是在损失函数最小的前提条件下,寻找θ取值的过程。其中,损失函数采用最小二乘的方法。 2、对于求θ,有三种方法: 1
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posted @ 2019-01-10 22:03 我们这里还有鱼
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2017年9月3日
python中的字符编码和转换
摘要: 1.字符编码初识 最初的字符集是ASCII,ASCII(American Standard Code for Information Interchange,美国标准信息交换代码)是基于拉丁字母的一套电脑编码系统,主要用于显示现代英语和其他西欧语言,其最多只能用 8 位来表示(一个字节),即:2**
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posted @ 2017-09-03 21:43 我们这里还有鱼
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2017年8月27日
python的初识
摘要: 1、Python是门什么语言 简单从几个不同的维度来说,Python是一门解释型、动态类型、强类型定义语言。 1)编译型和解释型语言的区别: 编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快。eg:C 解释器则是只在执行程序时
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posted @ 2017-08-27 11:14 我们这里还有鱼
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