1、對邏輯回歸的理解 （1）邏輯回歸解決分類的問題 線性回歸不能解決分類問題，但是如果將樣本的特征和樣本發(fā)生的概率聯(lián)系起來，即預測的是樣本發(fā)生的概率是多少，就可以將回歸的方法...
發(fā)簡信
IP屬地：甘肅
-
邏輯回歸總結(jié)
-
機器學習中的偏差和方差1、定義 在機器學習中，過擬合和欠擬合都會使訓練好的機器學習模型在真實的數(shù)據(jù)中出現(xiàn)錯誤。我們將錯誤分為偏差和方差兩類。 偏差（bias）：描述模型輸出結(jié)果的期望與樣本真實結(jié)果...
-
機器學習最優(yōu)化方法之梯度下降
1、梯度下降出現(xiàn)的必然性 利用最小二乘法求解線性回歸的參數(shù)時，求解的過程中會涉及到矩陣求逆的步驟。隨著維度的增多，矩陣求逆的代價會越來越大，而且有些矩陣沒有逆矩陣，這個時候就...
-
機器學習之線性回歸模型
回歸模型 機器學習中的模型分類方法很多，如果按照label的變量類型分，可分為分類模型和回歸模型。分類模型的label為離散的類別型變量，而回歸模型的label為連續(xù)型的數(shù)值...
-
特征工程中數(shù)據(jù)預處理方法總結(jié)特征工程 “巧婦難為無米之炊”，在機器學習中，數(shù)據(jù)和特征便是“米”，而模型和算法則是“巧婦”。沒有充足的數(shù)據(jù)和合適的特征，再強大的模型也無法擬合出滿意的結(jié)果。因此，對于機器學...
-
模型評價指標總結(jié)1、分類準確度 定義：分類準確度（accuracy），指在分類模型中，模型的輸出分類結(jié)果與真實結(jié)果一致的樣本占總分類樣本的比例。 優(yōu)缺點：其容易理解，但致命缺點是對于極度偏斜...
-
KNN 知識點總結(jié)
1、簡介 knn，the k nearestNeighbor，也就是最k個鄰居的意思。因此涉及到兩個變量的問題，k的選擇以及距離的選擇。 對于k值的選擇，有幾點需要考慮； （...
-
您想讓簡書專題無條件收錄您的文章嗎？您想讓簡書專題主動收錄您的文章嗎？您想讓簡書專題收錄您的文章后再送幾個其他專題的收錄嗎？請加入爆文交流群。爆文交流群是簡書專題“一上就成爆文的首頁”的交流聯(lián)絡(luò)群。入群后，專題對群成員作品實行主動收錄、無條件收錄，且永不移除。群外人員作品，一般不予收錄。對群成員的文章，還贈送“免審核專題”等其它3個專題的收錄。您還可以在群里推廣您的自媒體（包括簡書、微信公眾號、頭條號、百家號等等）內(nèi)容，此外，本群成員還可以享受13項免費服務。如您想加入，請加微信號：ytdh822，驗證申請欄填寫“申請入群”。加此微信還可拉您進另一個群——微信公眾號互粉群。<br>----------------------------------------------------<br>本簡書賬號原名“冰棍小房”。本賬號大部分圖片來自互聯(lián)網(wǎng)，凡標明來自網(wǎng)絡(luò)的圖片，其著作權(quán)歸原創(chuàng)者所有。如有版權(quán)異議敬請告知，我會立即妥善處理。另有部分圖片作者不詳，無法署名，也請作者看到后與本簡書聯(lián)系。<br>微信號：ytdh822。<br>郵箱：bxhbww2@163.com<br>新浪微博：冰棍小房。
-
婚姻是細水長流，育兒是自我修行。 婚姻育兒專題投稿須知： 1、文章不到五百字，內(nèi)容與婚姻育兒無關(guān)拒收。 2、排版整齊，文章內(nèi)字體放大?粗黑體秒拒，一千字配一張圖片為宜，段首請不要空格。 3、禁止在文章中顯示二維碼、小程序等廣告鏈接，以及誘導點擊之類的信息。 4、詩歌、雞湯文以及宣揚迷信之類的文章秒拒。 5、只有日期沒有標題，或不分段的文章，或以句成段的文章全部秒拒。如果修改標題和段落可以私信編輯重新收入。 6、禁止抄襲。抄襲者被原創(chuàng)作者舉報，一切后果自負！ 7、請不要密集投稿，多投的文章秒拒。
-
專題暫時關(guān)閉 自由的想象是空氣，離開了它，魚兒會窒息，草木會失色，心靈會枯萎…… 【原創(chuàng)兒童文學】極簡投稿指南 一，本專題收錄：原創(chuàng)故事、繪本、童話詩； 二，以下情況秒拒： 1、各類廣告； 2、配圖有水印、鏈接、二維碼； 3、故事作品字數(shù)少于800字（繪本、童詩適當放寬到300-500字，字數(shù)不夠可以組詩形式投稿）； 4、文章沒有標題（如一串日期）。 三，以下情況會被拒稿： 1、文本問題（如排版混亂，語句不通，錯別字或標點錯誤等）； 2、主題、描寫等明顯不適合兒童的作品； 3、一次超過3篇的密集投稿； 4、作品問題（如日記，言之無物，故事不明等）。
