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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.cnblogs.com/TensorSen...
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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://scikit-learn.org/sta...
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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"。如田地里，老農(nóng)拿來一籮筐瓜(...
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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 本章主要討論二分類問題，故yi∈Y={...
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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：從給遠的特征集合中選擇出相關(guān)特征子集的過程。 特...
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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)練時間開銷為零，待收到測試樣本后再進...
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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)在相似性將數(shù)據(jù)集劃分為多個簇，...
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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)的種類：1）同質(zhì)集成個體學(xué)習(xí)器...
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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?？梢员硎緸闃颖究臻g中各類樣本的占比。如：拋硬幣時正面朝上的概率...
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第七章 函數(shù)式編程7.1 又見函數(shù) 1.Python中的函數(shù)式 前面介紹了面向進程和面向?qū)ο蟮木幊?，這一章講解面向函數(shù)的編程即函數(shù)式編程。函數(shù)式編程的本質(zhì)在于封裝，它以函數(shù)為中心進行代碼封裝，...
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機器學(xué)習(xí)-第六章 支持向量機(SVM)6.1 間隔與支持向量 開倍速觀看視頻之后，對課本所說的會更加了解。支持向量機講解:https://www.bilibili.com/video/av77638697?p=6...
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第六章 與對象深入交往6.1 一切皆對象 實際上，許多語法如運算符、元素引用、內(nèi)置函數(shù)中，其實都來自一些特殊的對象。 1.運算符 運算符+、-、* 、/、>、<、or、and都是通過特殊方法實現(xiàn)的...
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機器學(xué)習(xí)-第五章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1 神經(jīng)元模型 1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡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)對真實世界物體所作出的交互反應(yīng)。 2.神經(jīng)元模型 神經(jīng)...
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第四章 朝思暮想是對象4.1 輕松看對象 1.面向?qū)ο?關(guān)于面向?qū)ο蟮慕忉專篽ttp://www.itdecent.cn/p/7a5b0043b035如果你看完了上面的鏈接，也就會明白，我剛剛直...
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第三章 過程大于結(jié)果3.1 懶人炒菜機 1. 函數(shù)是什么 函數(shù)，英文Function，顧名思義函數(shù)就是一種功能，簡寫 f，將輸入的東西變?yōu)榱硪环N輸出 。比如，人本來是沒穿衣服的，衣服可以讓人改變...
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機器學(xué)習(xí)-第四章 決策樹4.1 基本流程 1.決策樹的基本結(jié)構(gòu) 1）根結(jié)點：相當(dāng)于樹的根2）內(nèi)部結(jié)點(決策結(jié)點)：相當(dāng)于樹的枝干3）葉結(jié)點 (結(jié)果結(jié)點)：相當(dāng)于樹的葉子 2.決策樹的基本流程 決策樹...
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機器學(xué)習(xí)-第三章 線性模擬3.1 基本形式 3.2 線性回歸 設(shè)屬性x若x是連續(xù)屬性，則x直接取連續(xù)值，如，房價、身高。若x是離散屬性：其中若x的值存在著順序關(guān)系，那么我們可以將x的取值連續(xù)化，如屬性...
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