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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_logistic回歸從上圖可以看到sigmoid函數(shù)是一個(gè)s形的曲線，它的取值在[0, 1]之間，在遠(yuǎn)離0的地方函數(shù)的值會(huì)很快接近0或者1。它的這個(gè)特性對于解決二分...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_softmax
1. SoftMax原理 一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)后，一般最后一層會(huì)輸出一個(gè)連續(xù)的值，為了實(shí)現(xiàn)分類，假設(shè)總共有n類，我們可以定義網(wǎng)絡(luò)的輸出包含n個(gè)節(jié)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_線性回歸1. 什么是線性回歸 其實(shí)回歸算法是相對分類算法而言的，與我們想要預(yù)測的目標(biāo)變量y的值類型有關(guān)。如果目標(biāo)變量y是分類型變量，如預(yù)測用戶的性別（男...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_梯度下降一、總體概況分為以下五種 （1)批次梯度下降Batch Gradient Descent： 在批量梯度下降中，相對于整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的權(quán)重計(jì)算損失...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_監(jiān)督學(xué)習(xí)
監(jiān)督學(xué)習(xí)的類型： A.分類：這是一項(xiàng)有監(jiān)督的學(xué)習(xí)任務(wù)，其中輸出具有定義的標(biāo)簽(離散值)。例如，在上圖A中，Output-Purched定義了標(biāo)簽...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_編碼
preprocessing.LabelEncoder() 標(biāo)簽編碼的限制標(biāo)簽編碼將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的形式，但它會(huì)為每類數(shù)據(jù)分配一個(gè)唯一的編號(...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_特征縮放
1、為什么要特征縮放 分類時(shí)候使用一些算法基于歐幾里得距離，歐幾里得距離對特征尺度非常敏感。 下面給出了一些對特征縮放非常敏感的算法。 這些算法...
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機(jī)器學(xué)習(xí)入門_數(shù)據(jù)清理
1.刪除冗余重復(fù)數(shù)據(jù)； 2.修復(fù)結(jié)構(gòu)性錯(cuò)誤（類別名稱之類的）； 3.管理不需要的離群值（很離譜不真實(shí)的數(shù)據(jù)）； 4.缺失數(shù)據(jù)的處理： 缺失數(shù)據(jù)...
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去黑頭總結(jié)
一、用卸妝油揉黑頭一分鐘，以油融油，同理用嬰兒油也可以； 二、敷上水楊酸棉片，10分鐘左右，軟化角栓，根據(jù)皮膚耐受程度選擇敷的時(shí)間以及水楊酸含量...