文章分类 - 机器学习
摘要：[TOC] 逻辑回归 虽然逻辑回归的名字里有“回归”两个字，但是它并不是一个回归算法，事实上它是一个分类算法。 逻辑回归学习目标 1. 二元逻辑回归的目标函数 2. 最小化二元逻辑回归目标函数 3. 二元逻辑回归的正则化 4. 多元逻辑回归 5. 逻辑回归的流程 6. 逻辑回
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摘要：RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的，但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值，因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理，即根据数据子集（所谓的内点）拟合回归模型。 RANSAC算法流程 1. 随机选择一定数量的样本
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摘要：[TOC] 正则化线性回归(波士顿房价预测) 导入模块 获取数据 训练模型 可视化
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摘要：对数线性回归(波士顿房价预测) 导入模块 获取数据 在《代码 普通线性回归》的时候说到特征LSTAT和标记MEDV有最高的相关性，但是它们之间并不是线性关系，尝试多项式回归发现可以得到不错的结果，但是多项式可能会增加模型的复杂度容易导致过拟合的问题出现，是不是可以假设特征和标
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摘要：多项式回归(波士顿房价预测) 导入模块 获取数据 在《代码 普通线性回归》的时候说到特征LSTAT和标记MEDV有最高的相关性，但是它们之间并不是线性关系，因此这次尝试使用多项式回归拟合它们之间的关系。 训练模型 0.6578476405895719 0.6578476405
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摘要：[TOC] 多元线性回归(波士顿房价预测) 导入模块 获取数据 训练模型 可视化 均方误差测试 训练集的均方误差:23.049177061822277 测试集的均方误差:19.901828312902534 训练集的均方误差是19.4，而测试集的均方误差是28.4，可以发现测
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摘要：普通线性回归(波士顿房价预测) 导入模块 获取数据 数据下载地址https://pan.baidu.com/s/1SvG0hFxupYA3KQO4fLsP5A 打印数据 .dataframe tbody tr th:only of type { vertical align
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摘要：通过线性回归带你了解算法流程 1. 1 线性回归引入 相信我们很多人可能都有去售楼处买房而无奈回家的行为，就算你没去过售楼处，相信你也应该听说过那令人叹而惊止的房价吧？对于高房价你没有想过这房价是怎么算出来的呢？难道就是房地产商拍拍脑门，北京的一概1000万，上海的一概800
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摘要：[TOC] Tensorflow基本使用 确认安装Tensorflow 42 获取MNIST数据集 python 获取MNIST数据集 获取地址：https://tensorflow.googlesource.com/tensorflow/+/master/tensorflow/examples/t
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摘要：[TOC] 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聚类算法也有大量的变体，本文将从最传统的K Means聚类算法讲起，让后在其基础上讲解K Means聚类算法的变体，其中它的变
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摘要：[TOC] 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，即线性回归分析的主要目标是在连续尺度上预测输出，而非分类标签，即预测值为连续值。 线性回归学习目标
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摘要：感知机对偶形式(鸢尾花分类) 导入模块 获取数据 训练模型 python def train(num_iter, train_data, learning_rate): w = 0.0 b = 0 data_length = len(train_data) alpha = [0 for _ in r
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摘要：[TOC] 感知机 感知机在1957年被提出，算是最古老的分类方法之一。 虽然感知机泛化能力不及其他的分类模型，但是如果能够对感知机的原理有一定的认识，在之后学习支持向量机、神经网络等机器学习算法的时候会轻松很多。 感知机学习目标 1. 感知机模型 2
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摘要：[TOC] 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吗？难道你不了解机动车的构造就不能开车了吗？我们的机器学习也是如此，你只要拿到一张“驾驶证”，你就能很好的应用它，
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