發(fā)簡信
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線性模型
一、基本概念 二、參考資料 1、線性回歸原理與基本實現(xiàn)認識 2、最小二乘法 3、梯度下降法 4、邏輯回歸的本質(zhì)----極大似然估計 5、梯度下降...
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模型性能度量方法備注 性能度量即是找到一個評價標準，來對模型的泛化能力進行量化評價。 不同的性能度量標準往往會有不同的度量結(jié)果，因此需要根據(jù)具體的任...
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模型評估與選擇（基本概念）
本章主要的內(nèi)容為： 1)、如何選擇一個評估的實驗方法，可以通過該實驗方法對學習器的的泛化誤差進行評估。 2)、如何選擇一種性能度量方法，從而量化...
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模型評估方法備注 主要內(nèi)容是如何選擇一個評估的實驗方法，可以通過該實驗方法對學習器的的泛化誤差進行評估。實際情況中，我們通過實驗測試來對學習器的泛化誤...
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pythonbrew---管理多版本python的工具
引言 最近接到了一個需求：在一臺linux機器上讓hive用戶引用2.7版本的python，但是當前集群中安裝的默認python版本為2....
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假設空間與歸納偏好一些零碎的知識點 1、歸納與演繹 2、歸納學習：廣義的歸納學習是指從樣例中學習；狹義的歸納學習是指從樣例數(shù)據(jù)中習得概念，因此也稱概念學習。 3、...
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機器學習思考
序言 1、什么是機器學習？ 通過計算的手段，利用經(jīng)驗來改善自身的性能。機器通過學習，在結(jié)果上性能改善的部分，就是學習到的內(nèi)容。 2、機器學...