原文:《Python 機器學習》筆記(二)

機器學習分類算法 本章將介紹最早以算法方式描述的分類機器學習算法:感知器 perceptron 和自適應線性神經元。 人造神經元 早期機器學習概覽 MP神經元 生物神經元和MP神經元模型的對應關系如下表: 這個結構非常簡單,如果你還記得前面所講的M P神經元的結構的話,這個圖其實就是輸入輸出兩層神經元之間的簡單連接 單層感知器的局限性 雖然單層感知器簡單而優雅,但它顯然不夠聰明 它僅對線性問題具有 ...

2018-01-22 13:31 0 1865 推薦指數:

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python機器學習筆記:EM算法

,是很多機器學習領域的基礎,比如隱式馬爾科夫算法(HMM),LDA主題模型的變分推斷算法等等。本文對於EM算 ...

Sat May 16 17:43:00 CST 2020 0 2320
Python機器學習筆記:XgBoost算法

前言 1,Xgboost簡介   Xgboost是Boosting算法的其中一種,Boosting算法的思想是將許多弱分類器集成在一起,形成一個強分類器。因為Xgboost是一種提升樹模型,所以它 ...

Mon Mar 04 18:18:00 CST 2019 1 33044
Python機器學習筆記:Logistic Regression

Logistic回歸公式推導和代碼實現 1,引言   logistic回歸是機器學習中最常用最經典的分類方法之一,有人稱之為邏輯回歸或者邏輯斯蒂回歸。雖然他稱為回歸模型,但是卻處理的是分類問題,這主要是因為它的本質是一個線性模型加上一個映射函數Sigmoid,將線性模型得到的連續結果映射到離散 ...

Sat Jan 19 22:24:00 CST 2019 0 6025
機器學習筆記(一)

一、監督學習(supervised-learning)與無監督學習(unsupervised-learning)     1.監督學習中數據集是由特征組和標簽組成,目的是訓練機器對標簽取值的准確預測。如:房價預測、腫瘤判定、垃圾郵件判定。     2.無監督學習中人工不對數據集作 ...

Mon Oct 28 00:52:00 CST 2019 0 413
python 機器學習

<一>:特征工程:將原始數據轉化為算法數據 一:特征值抽取 1:對字典數據 :from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer ...

Tue Aug 20 23:14:00 CST 2019 0 379
Python機器學習筆記:集成學習總結

  集成學習(Ensemble learning)是使用一系列學習器進行學習,並使用某種規則把各個學習結果進行整合,從而獲得比單個學習器顯著優越的泛化性能。它不是一種單獨的機器學習算法啊,而更像是一種優化策略。因為單個機器學習模型所能解決的問題有限,泛化能力差,但是通過構建組合多個學習器來完成 ...

Sun Apr 12 02:34:00 CST 2020 0 452
Python機器學習筆記:不得不了解的機器學習知識點(2)

      之前一篇筆記Python機器學習筆記:不得不了解的機器學習知識點(1) 1,什么樣的資料集不適合用深度學習? 數據集太小,數據樣本不足時,深度學習相對其它機器學習算法,沒有明顯優勢。 數據集沒有局部相關特性,目前深度學習表現比較好的領域主要是圖像 ...

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