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    西瓜書第六章課后習題

    6.1 試證明樣本空間中任意點x 到超平面(w,b)的距離為式 (6.2)。 畫了個圖在紙上進行了證明,感覺這樣自會通俗易懂些。 6.2 試使用 LIBSVM,在西瓜數(shù)據(jù)集 ...

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    第十三章 半監(jiān)督學習

    目錄 一、半監(jiān)督學習簡介 二、生成式方法 三、半監(jiān)督SVM 四、圖半監(jiān)督學習 五、基于分歧的方法 六、半監(jiān)督聚類 本章假設給定有標記樣本集和未標記樣本集,。 一、半監(jiān)督學習簡...

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    算法比較 | 線性回歸、邏輯回歸、決策樹、神經網絡、支持向量機

    第一部分 整體思路 下面是這次算法比較進行對比的算法 1、線性回歸算法(運用了LinearRegression函數(shù))2、邏輯回歸算法(運用了logisticRegressio...

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    第五章 神經網絡

    5.1神經元模型 神經網絡中最基本的成分是神經元( neuron)模型,即上述定義中的“簡單單元”.在生物神經網絡中,每個神經元與其他神經元相連,當它“興奮”時就會向相連的神...

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    第四章 決策樹

    4.1 基本流程 決策樹(decision tree)是一類常見的機器學習方法,它是基于樹結構來進行決策的,這是人類在面臨決策問題時一種很自然的處理機制。 其中,每個測試的結...

  • 第三章 線性模型

    3.1基本形式 線性模型形式簡單、易于建模,但卻蘊涵著機器學習中一些重要的基本思想.許多功能更為強大的非線性模型( nonlinear model)可在線性模型的基礎上通過引...

  • 第二章 模型評估與選擇

    2.1經驗誤差與過擬合 通常我們把分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例稱為“錯誤率”,即結果m個樣本中a個樣本分類錯誤,則錯誤率E=a/m;相應的,1-a/m稱為“精度”。更一般...

  • 第一章 緒論

    1.1引言 本書的“模型”泛指從數(shù)據(jù)中學的的結果。 1.2基本術語 從數(shù)據(jù)中學得模型的過程稱為“學習”或“訓練”,這個過程通過執(zhí)行某個學習算法來完成。訓練過程中使用的數(shù)據(jù)稱為...

  • 第七章 函數(shù)式編程

    , 7.1又見函數(shù) 1.python中的函數(shù)式 函數(shù)式編程以函數(shù)為中心進行代碼封裝。函數(shù)式編程強調了函數(shù)的純粹性。一個純函數(shù)是沒有副作用的,即這個函數(shù)的運行不會影響其他函數(shù)。...

  • 第六章 與對象的深入交往

    6.1一切皆對象 1.運算符 兩個語法能否進行加法運算,首先就要看相應的對象是否有__add__()方法。 列表對象不能進行減法操作,通過增加__sub__()方法,來添加減...

  • 第五章 對象帶你飛

    5.1儲存 1.文件 通過內置函數(shù)open來創(chuàng)建文件對象 f=open(文件名,方式) 打開文件的常用方式P107 通過上面返回的對象,我們可以讀取文件: content=f...

  • 第四章 朝思暮想是對象

    4.1輕松看對象 2.類 class bird(object):#class定義類,類的名字是bird,object指某一個個體 feather=True repro...

  • 第三章 過程大于結果

    3.1懶人炒菜機 1.函數(shù) 三種看待函數(shù)的方式:集合的對應關系、數(shù)據(jù)的魔法盒子(數(shù)據(jù)轉換)、語句的封裝 2.定義函數(shù) 首先出現(xiàn)的是def,輸入它讓計算機知道這里要定義函數(shù)了,...

  • 第二章 先做鍵盤俠

    2.1 計算機會算數(shù) 1.數(shù)值運算 除了簡單的加減乘除以及他們的復合運算以外,字符串也能加法運算: "lammmya say:"+"hello world!"#連接起來就是"...

  • 第一章 用編程改造世界

    封裝 用于服用代碼,就是把執(zhí)行特殊功能的指令打包成一個程序塊,然后再給它起一個容易查詢的名字,接著就可以通過名字簡單的調用了。 python是一種多范式語言 每一種范式代表不...

  • 吳恩達 機器學習 第一課學習筆記

    一、監(jiān)督學習 監(jiān)督學習是根據(jù)給出的實際的數(shù)據(jù)作為樣本,可以看作是一組“標準答案”,供機器進行學習,以達到當你輸入一個數(shù)據(jù),機器可以基于學習的程度預測出你輸入數(shù)據(jù)對應的預測變量...

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