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罐罐兒111

神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組成的廣泛、并行、互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)，對(duì)真實(shí)世界物體所作出的交互反應(yīng)神經(jīng)元模型（簡(jiǎn)單單元） M-P 神經(jīng)元模...

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定義：一顆[決策樹]包含一個(gè)根節(jié)點(diǎn)、若干個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉節(jié)點(diǎn)；葉節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)決策結(jié)果，即樣本的label根 + 內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)一個(gè)分割[數(shù)據(jù)集]方法，根據(jù)該方法將節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的...

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定義：一顆[決策樹]包含一個(gè)根節(jié)點(diǎn)、若干個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)和若干個(gè)葉節(jié)點(diǎn)；葉節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)決策結(jié)果，即樣本的label根 + 內(nèi)部節(jié)點(diǎn)：對(duì)應(yīng)一個(gè)分割[數(shù)據(jù)集]方法，根據(jù)該方法將節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的...

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一、基本形式 “線性模型”（linear model） 試圖學(xué)得一個(gè)通過屬性得線性組合來進(jìn)行預(yù)測(cè)的函數(shù) 向量形式 其中 w = ( w 1 ; w 2 ; . . . ; w...

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第一章：基本分類和概念 第二章

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Ensemble methods 組合模型的方式大致為四個(gè)：/bagging / boosting / voting / stacking ，今天主要簡(jiǎn)單敘述 bagging...

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用管道簡(jiǎn)化工作流使用k折交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能使用學(xué)習(xí)和驗(yàn)證曲線調(diào)試算法通過網(wǎng)格搜索進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)比較不同的性能評(píng)估指標(biāo) 管道 在建立邏輯回歸之前，我們可能需要先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)...

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對(duì)模型超參的調(diào)整 類似w,使用最小二乘法或者梯度下降法等最優(yōu)化算法優(yōu)化出來的數(shù)我們稱為參數(shù)， 類似于 ?? 一樣，我們無法使用最小二乘法或者梯度下降法等最優(yōu)化算法優(yōu)化出來的數(shù)我...

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直播記錄： 判斷是監(jiān)督學(xué)習(xí)還是非監(jiān)督學(xué)習(xí) 判斷是分類問題 還是回歸問題 線性回歸原理推理。 最小二乘法算得最小 幾何解釋： 真實(shí)值Y 與預(yù)測(cè)值y的差距最小的點(diǎn)：Y-y的向量垂...

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一個(gè)完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流程： 明確項(xiàng)目任務(wù)：回歸/分類 收集數(shù)據(jù)集并選擇合適的特征。 選擇度量模型性能的指標(biāo)。 選擇具體的模型并進(jìn)行訓(xùn)練以優(yōu)化模型。 評(píng)估模型的性能并調(diào)參。 1....