如何用Python實現常見機器學習算法-2
二、邏輯回歸 1、代價函數 可以將上式綜合起來為： 其中： 為什么不用線性回歸的代價函數表示呢？因為線性回歸的代價函數可能是非凸的，對於分類問題，使用梯度下降很難得到最小值，上面的 ...
原文：2-常見機器學習模型總結
一 機器學習模型按照可使用的數據類型分為監督學習和無監督學習兩大類。 監督學習主要包括用於分類和用於回歸的模型： 分類：線性分類器 如LR 支持向量機 SVM 朴素貝葉斯 NB K近鄰 KNN 決策樹 DT 集成模型 RF GDBT等 回歸：線性回歸 支持向量機 SVM K近鄰 KNN 回歸樹 DT 集成模型 ExtraTrees RF GDBT 無監督學習主要包括：數據聚類 K means 數據 ...
2017-02-05 23:29 0 13063 推薦指數：
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四、SVM支持向量機 1、代價函數 在邏輯回歸中，我們的代價為： 其中： 如圖所示，如果y=1，cost代價函數如圖所示 我們想讓，即z>>0，這樣的話cost代價函 ...
常見機器學習算法優缺點
轉自：http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4432943.html 決策樹 一、 決策樹優點 1、決策樹易於理解和解釋，可以可視化分析，容易提取出規則 ...
常見機器學習算法主要思想
前言： 找工作時（IT行業），除了常見的軟件開發以外，機器學習崗位也可以當作是一個選擇，不少計算機方向的研究生都會接觸這個，如果你的研究方向是機器學習/數據挖掘之類，且又對其非常感興趣的話，可以考慮考慮該崗位，畢竟在機器智能沒達到人類水平之前，機器學習可以作為一種重要手段，而隨着科技 ...
算法體會以及常見機器學習算法公式
這部分我jiao的特別好，因此我摘錄了下來 實際上在面試過程中，懂這些算法的基本思想和大概流程是遠遠不夠的，那些面試官往往問的都是一些公司內部業務中的課題，往往要求你不僅要懂得這些算法的理論過 ...
從損失函數的角度詳解常見機器學習算法
https://blog.csdn.net/u013709270/article/details/78275462 1. 統計學習方法都是由模型，策略，和算法構成的，即統計學習方法由三要素構成，可以簡單表示為： 方法=模型+策略+算法 對於logistic回歸來說，模型自然 ...
如何用Python實現常見機器學習算法-1
最近在GitHub上學習了有關python實現常見機器學習算法 目錄 一、線性回歸 1、代價函數 2、梯度下降算法 3、均值歸一化 4、最終運行結果 5、使用scikit-learn庫中的線性模型實現 二、邏輯回歸 ...
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三、BP神經網絡 1、神經網絡模型 首先介紹三層神經網絡，如下圖 輸入層（input layer）有三個units（為補上的bias，通常設為1） 表示第j層的第i個激勵，也稱為單元unit 為第j層到第j+1層映射的權重矩陣，就是每條邊的權重 所以可以得到： 隱含層 ...