监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。 这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。 线性可分&线性不可分 首先，什么是线性分类问题？线性分类问题是指，根据标签确定的数据在其空间中的分布，可以使用一条 ...

四、逻辑回归 6、逻辑回归实现二分类 　　（1）对于每个样本x利用线性回归模型得到输出z： 　　　　　　 　　（2）将线性回归模型的输出z利用sigmoid函数得到概率： 　　　　　　　　 　　（3）构造损失函数： 　　　　　　 　　（4）损失函数关于向量W=( w0 ...

一、朴素贝叶斯分类器的构建 二、数据集的获取 三、加载数据与数据转换 四、模型拟合、预测与精度 单次训练 多次训练，精确度没有太多的改变，说明朴素贝叶斯分类器只要很少的样本就能学习到大部分 ...

使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

2017 3.1在一点钟从宿舍爬起来去实验室，看了一篇论文，产生如下思考。纪念下第一次通宵学习，哈哈。 悖论1：任何的快速线性分类器可以被应用生成一个整体的非线性分类器。 如下图：正方形是一个非线性分类器，那么他不就是由四个线性分类器组成的吗 悖论2：若干个线性特征可以组成一个整体 ...

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该项目的目的是建立一个有关于人脸的二分类器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our ...

（1）算法是核心，数据和计算是基础 （2）找准定位 大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们分析很多的数据分析具体的业务应用常见的算法特征工程、调参数、优化 我们应该怎么做 学会分析问题，使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务 掌握算法基本思想 ...