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機器學(xué)習(xí)之特征工程 特征工程的作用 從數(shù)據(jù)中抽取出對預(yù)測結(jié)果有用的信息 從數(shù)據(jù)中構(gòu)建出對結(jié)果有用的信息 更好的特征能更高效的實現(xiàn) 更好的特征能在...
AR與VR的區(qū)別與聯(lián)系： AR屬于增強現(xiàn)實技術(shù)，而vr則是虛擬現(xiàn)實技術(shù)，兩者的區(qū)別主要是呈現(xiàn)的場景中，虛擬成分比重的大??； 通俗一點來說的話，V...
機器學(xué)習(xí)中對于模型正確率的預(yù)估 在機器學(xué)習(xí)中模型的好壞的評估可以從幾個指標(biāo)入手： 精確率和召回率是對于分類任務(wù)來說的 用P代表我們預(yù)測的正類，N...
機器學(xué)習(xí)中的矩陣 機器學(xué)習(xí)中矩陣是一個很重要的概念，對我們理解其中變量的相關(guān)性和相似性，降維等分析具有很大的作用，其中一些概念和數(shù)學(xué)中的矩陣表示...
線性回歸算法 線性回歸算法是用來擬合連續(xù)值樣本的一類算法，具體來說就是在我們觀察到數(shù)據(jù)是線性變化的時候，我們可以使用一條擬合直線來大概的描述樣本...
感知機算法 感知機其實就是邏輯回歸的輕量版，就是找出一個簡單的分類超平面，從而將正負(fù)樣本分割出來 算法簡介 對于樣本集合,如下 我們期望找到一個...
記錄一下使用sklearn做邏輯回歸的一些代碼，避免忘掉 使用到的庫主要是matplotlib.pyplot(用來畫圖),numpy(做一些數(shù)組...
樸素貝葉斯分類算法 算法簡介 樸素貝葉斯是使用貝葉斯的條件概率來做分類判斷的一種算法，具體的依據(jù)就是，對于二分類來說的話，如果 也就是在x1,x...
入門 任務(wù)是從樣本中推理 需要解決的問題是： 處理海量數(shù)據(jù)的存儲和計算的高效算法 學(xué)習(xí)得到的模型，一定是高效的，即時間復(fù)雜度，空間復(fù)雜度和精確度...