随笔分类 - 机器学习
摘要：一：使用逻辑回归来识别手写数字（0-9） （一）导入库，并且读取数据集 因为我们的数据集类型是.mat文件（是在matlab的本机格式），所以在使用python加载时，我们需要使用一个SciPy工具。 import numpy as np import pandas as pd import mat
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摘要：一：建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。 假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。 你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。 对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。 为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根
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摘要：到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题，可能会导致它们效果很差。 一：过度拟合问题 （一）线性回归中的过拟合问题 继续使用线性回归来预测房价的例子，我
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摘要：一：分类 （一）分类基础 在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是
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摘要：补充：特征归一化，意义、方法、使用场景 一：单变量线性回归 （一）导入需要使用的包 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt （二）导入数据集 注意：一定要将数据文件放在和程序同一个文件夹中，否则要使
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摘要：一：多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(X_1,X_2,...,X_n) 每一行都是一个训练集样本。 二：多元梯度下降法 与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数
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摘要：一：线性回归（了解监督学习过程） （一）概念 线性回归，首先要介绍一下机器学习中的两个常见的问题：回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分类任务呢？简单的来说，在监督学习中（也就是有标签的数据中），标签值为连续值时是回归任务，标签值是离散值时是分类任务。 线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型。
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摘要：一：机器学习定义 一个程序被认为能够从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了P的评判后，程序在处理T时的性能有所提升。 举例：下棋游戏中，经验e就是程序上万次的自我练习的经验，而任务t就是下棋。性能度量值p就是与新的对手比赛时赢的比赛的概率。 二：监督学习与非监督学习 （一）监督
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摘要：一：Numpy库 https://blog.csdn.net/yxjsmile/article/details/104519982 二：Pandas库 https://blog.csdn.net/qq_34430163/article/details/104855802 三：Matplotlib库
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摘要：scikit-learn 库是当今最流行的机器学习算法库之一，可用来解决分类与回归问题 一：数据集的预处理 本章以鸢尾花数据集（公开数据集）为例，简单了解八大传统机器学习分类算法的sk-learn实现 （一）数据集的下载 import seaborn as sns #从seaborn库中下载数据集
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摘要：说明：0轴axis=0和1轴axis=1 简介 一：数据的排序 二：数据的基本统计分析 三：数据的累积统计分析 四：数据的相关分析 一：数据的排序 0 1 2 3 4 a 0 1 2 3 4 b 5 6 7 8 9 c 10 11 12 13 14 d 15 16 17 18 19 4 3 2 1
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摘要：简介 一：Pandas库的介绍 二：Pandas库的Series类型 （一）索引 （1）自动索引 （2）自定义索引 （二）Series类型创建 （1）列表创建 （2）标量值创建 （3）字典类型创建（将字典键作为索引） （4）从ndarray类型创建 （三）基本操作 三：Pandas库的DataFra
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摘要：一：基本绘图函数（这里介绍16个，还有许多其他的） 二：pyplot饼图plt.pie的绘制 三：pyplot直方图plt.hist的绘制 （一）修改第二个参数bins:代表直方图的个数，均分为多段，取其中的每段均值 （二）normed为1代表我们要使用归一化数据（所占比例）在y轴，为0表示每个期间
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摘要：简介： 一：Matplotlib库的介绍 （一）简单使用 二：区域划分subplot 三：plot函数 四：pyplot的中文显示 （一）方法一：修改rcParams参数 （二）方法二（推荐），在有中文地方增加属性：fontproperties 五：pyplot的文本显示方法 六：pyplot的子绘
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摘要：简介 一：数据的CSV文件存取（一维或二维） （一）写入文件savetxt （二）读取文件loadtxt 二：多维数据的存取 （一）保存文件tofile （二）读取文件fromfile （三）NumPy 的便捷文件存取save/savez或load 三：NumPy的随机数函数（random模块） r
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摘要：概括： 一：数据维度 （一）一维数据 （二）二维数据 （三）多维数据 （四）高维数据 二：Numpy的数组对象：ndarray （一）Numpy介绍 （二）N维数组对象ndarray （三）ndarray的元素类型 （四）当ndarray数组由非同质对象构成时 三：ndarray数组的创建方法 （一
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