如何用Python实现常见机器学习算法-2
二、逻辑回归 1、代价函数 可以将上式综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示呢？因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的 ...
原文：如何用Python实现常见机器学习算法-3
三 BP神经网络 神经网络模型 首先介绍三层神经网络，如下图 输入层 input layer 有三个units 为补上的bias，通常设为 表示第j层的第i个激励，也称为单元unit 为第j层到第j 层映射的权重矩阵，就是每条边的权重 所以可以得到： 隐含层： 输出层： 其中，S型函数，也成为激励函数 可以看出为 的矩阵，为 的矩阵 j 的单元数x j层的单元数 代价函数 假设最后输出的，即代表输 ...
2017-12-17 14:23 0 1484 推荐指数：
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四、SVM支持向量机 1、代价函数 在逻辑回归中，我们的代价为： 其中： 如图所示，如果y=1，cost代价函数如图所示 我们想让，即z>>0，这样的话cost代价函 ...
如何用Python实现常见机器学习算法-1
最近在GitHub上学习了有关python实现常见机器学习算法 目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 ...
常见机器学习算法优缺点
转自：http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4432943.html 决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规则 ...
算法体会以及常见机器学习算法公式
这部分我jiao的特别好，因此我摘录了下来 实际上在面试过程中，懂这些算法的基本思想和大概流程是远远不够的，那些面试官往往问的都是一些公司内部业务中的课题，往往要求你不仅要懂得这些算法的理论过程，而且要非常熟悉怎样使用它，什么场合用它，算法的优缺点，以及调参经验等等。说白了，就是既要会点 ...
常见机器学习算法主要思想
前言： 找工作时（IT行业），除了常见的软件开发以外，机器学习岗位也可以当作是一个选择，不少计算机方向的研究生都会接触这个，如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类，且又对其非常感兴趣的话，可以考虑考虑该岗位，毕竟在机器智能没达到人类水平之前，机器学习可以作为一种重要手段，而随着科技 ...
从损失函数的角度详解常见机器学习算法
https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/78275462 1. 统计学习方法都是由模型，策略，和算法构成的，即统计学习方法由三要素构成，可以简单表示为： 方法=模型+策略+算法 对于logistic回归来说，模型自然 ...
【sklearn第三讲】常见机器学习算法应用场景实例六十则
本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有竞赛场景。 目录 1 分类算法应用场景实例 1.1 O2O优惠券使用预测 ...