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Numpy關(guān)于數(shù)組的基本使用附上參考鏈接https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.htmlhttps://www.cnblog...
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面積與房價的線性擬合sklearn的基本教程http://www.itdecent.cn/p/6ada34655862sklearn官網(wǎng)https://sciki...
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機器學(xué)習(xí)-第十三章 半監(jiān)督學(xué)習(xí)13.1 未標(biāo)記樣本 有標(biāo)記樣本有訓(xùn)練集Dl={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，這l個樣本的類別標(biāo)記已知，即"有標(biāo)記樣本"...
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機器學(xué)習(xí)-第十二章 計算機學(xué)習(xí)理論本章是關(guān)于機器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)，其目的是分析學(xué)習(xí)任務(wù)的困難本質(zhì)，為學(xué)習(xí)算法提供理論保證，并根據(jù)分析結(jié)果指導(dǎo)算法設(shè)計。 12.1 基礎(chǔ)知識 本章主要...
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機器學(xué)習(xí)-第十一章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)11.1 子集搜索與評價 我們將屬性稱為特征相關(guān)特征：對當(dāng)前學(xué)習(xí)任務(wù)有用的屬性。無關(guān)特征：對當(dāng)前學(xué)習(xí)任務(wù)無用的屬性。特征選擇：從給遠(yuǎn)的特征集合中...
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機器學(xué)習(xí)-第十章 降維與度量學(xué)習(xí)10.1 k近鄰學(xué)習(xí)(KNN) "急切學(xué)習(xí)"：在訓(xùn)練階段對訓(xùn)練樣本進行學(xué)習(xí)處理的方法。"懶惰學(xué)習(xí)"：在訓(xùn)練階段僅僅是把訓(xùn)練樣本保存起來，訓(xùn)練時間...
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機器學(xué)習(xí)-第九章 聚類9.1 聚類任務(wù) 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)中，包括了密度估計、異常檢測以及聚類等。其中應(yīng)用最廣泛的是聚類。 聚類就是對大量未知標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，按照數(shù)據(jù)的內(nèi)...
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機器學(xué)習(xí)-第八章 集成學(xué)習(xí)8.1 個體與集成 集成學(xué)習(xí)是通過構(gòu)建并結(jié)合多個學(xué)習(xí)器來完成任務(wù)。 集成學(xué)習(xí)的一般結(jié)構(gòu)：一組"個體學(xué)習(xí)器"通過某種策略將它們結(jié)合起來。 集成學(xué)習(xí)...
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機器學(xué)習(xí)-第七章 貝葉斯分類器7.1 貝葉斯決策論 1.相關(guān)概率 1）先驗概率：在事情發(fā)生之前事情發(fā)生的概率。是根據(jù)以往經(jīng)驗和分析得到的概率。可以表示為樣本空間中各類樣本的占...