随笔分类 - ML-arithmetics
主要贡献已经解读完的机器学习的算法及算法对应的部分模块功能的解读或自己已经编写的算法。
摘要：文字内容以后再补充： import numpy as np# 定义Box类，描述bounding box的坐标class Box(): def __init__(self, x, y, w, h): self.x = x self.y = y self.w = w self.h = hdef box
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摘要：决策树算法的理解及实现 本文基本复制原文来源：http://www.cnblogs.com/lliuye/p/9008901.html，我个人认为已经非常详细了，所有理论基本来自周志华《机器学习》的决策树章节！ 我主要是将该博客提供的源码进行了实践与大量注解，以便读者更容易理解。而为了读者方便理解，
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摘要：线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏导数，
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摘要：先将代码写上，后期有时间在写上文字注释：代码展示： # -*- coding: utf-8 -*-"""支持向量机代码实现SMO(Sequential Minimal Optimization)最小序列优化by tangjunjun"""import numpy as np# 核转换函数（一个特征空
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