原文:《Python 机器学习》笔记(二)

机器学习分类算法 本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法:感知器 perceptron 和自适应线性神经元。 人造神经元 早期机器学习概览 MP神经元 生物神经元和MP神经元模型的对应关系如下表: 这个结构非常简单,如果你还记得前面所讲的M P神经元的结构的话,这个图其实就是输入输出两层神经元之间的简单连接 单层感知器的局限性 虽然单层感知器简单而优雅,但它显然不够聪明 它仅对线性问题具有 ...

2018-01-22 13:31 0 1865 推荐指数:

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python机器学习笔记:EM算法

,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等。本文对于EM算 ...

Sat May 16 17:43:00 CST 2020 0 2320
Python机器学习笔记:XgBoost算法

前言 1,Xgboost简介   Xgboost是Boosting算法的其中一种,Boosting算法的思想是将许多弱分类器集成在一起,形成一个强分类器。因为Xgboost是一种提升树模型,所以它 ...

Mon Mar 04 18:18:00 CST 2019 1 33044
Python机器学习笔记:Logistic Regression

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言   logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散 ...

Sat Jan 19 22:24:00 CST 2019 0 6025
机器学习笔记(一)

一、监督学习(supervised-learning)与无监督学习(unsupervised-learning)     1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。     2.无监督学习中人工不对数据集作 ...

Mon Oct 28 00:52:00 CST 2019 0 413
python 机器学习

<一>:特征工程:将原始数据转化为算法数据 一:特征值抽取 1:对字典数据 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

Tue Aug 20 23:14:00 CST 2019 0 379
Python机器学习笔记:集成学习总结

  集成学习(Ensemble learning)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合,从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。它不是一种单独的机器学习算法啊,而更像是一种优化策略。因为单个机器学习模型所能解决的问题有限,泛化能力差,但是通过构建组合多个学习器来完成 ...

Sun Apr 12 02:34:00 CST 2020 0 452
Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(2)

      之前一篇笔记Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像 ...

Sat Aug 31 19:37:00 CST 2019 2 1129
 
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