原文:《機器學習實戰(基於scikit-learn和TensorFlow)》第四章內容的學習心得

本章主要講訓練模型的方法。 線性回歸模型 閉式方程:直接計算最適合訓練集的模型參數 梯度下降:逐漸調整模型參數直到訓練集上的成本函數調至最低,最終趨同與第一種方法計算出的參數 首先,給出線性回歸模型的預測公式 將上述公式向量化 當公式存在后,我們由於需要最優參數,因此需要成本函數。線性回歸模型一般的成本函數是RMSE或者MSE,這里用MSE 然后,開始求優。 使用標准方程 閉式解或者叫公式解 這個 ...

2019-04-09 10:42 0 556 推薦指數:

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機器學習實戰(基於scikit-learnTensorFlow)》第二內容學習心得

請支持正版圖書, 購買鏈接 下方內容里面很多鏈接需要我們科學上網,請大家自備梯子,實在不會再請留言,節約彼此時間。 源碼在底部,請自行獲取,謝謝! 當開始着手進行一個端到端的機器學習項目,大致需要以下幾個步驟: 觀察大局 分析業務,確定工作方向與性能指標 獲得 ...

Sat Mar 23 23:49:00 CST 2019 0 1092
機器學習實戰:基於Scikit-LearnTensorFlow 讀書筆記 第6 決策樹

數據挖掘作業,要實現決策樹,現記錄學習過程 win10系統,Python 3.7.0 構建一個決策樹,在鳶尾花數據集上訓練一個DecisionTreeClassifier: 要將決策樹可視化,首先,使用export_graphviz()方法輸出一個圖形定義文件,命名為 ...

Mon Dec 16 05:09:00 CST 2019 0 321
《從機器學習到深度學習基於scikit-learnTensorFlow的高效開發實戰》PDF代碼分析

用通俗的語言講解涵蓋算法模型的機器學習,主要內容包括機器學習通用概念、三個基本科學計算工具、有監督學習、聚類模型、降維模型、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡、自然語言處理、深度學習、強化學習、模型遷移等。在深入淺出地解析模型與算法之后,介紹使用Python相關工具進行開發的方法、解析經典案例,能理解 ...

Sun Aug 11 08:25:00 CST 2019 0 922
機器學習》第二次作業——第四章學習記錄和心得

機器學習第四章學習記錄和心得 線性判據與回歸 思維導圖 1.線性判據基本概念 生成模型 概念:給定訓練樣本 {𝒙𝑛},直接在輸入空間內學習其概率密度函數𝑝(𝒙)。 優勢:可以根據𝑝 𝒙 采樣新的樣本數據(synthetic data);可以檢測出較低概率的數據,實現 ...

Thu May 27 05:05:00 CST 2021 0 186
推薦《機器學習實戰:基於Scikit-LearnTensorFlow》高清中英文PDF+源代碼

探索機器學習,使用Scikit-Learn全程跟蹤一個機器學習項目的例子;探索各種訓練模型;使用TensorFlow庫構建和訓練神經網絡,深入神經網絡架構,包括卷積神經網絡、循環神經網絡和深度強化學習學習可用於訓練和縮放深度神經網絡的技術。 主要分為兩個部分。第一部分為第1到第8,涵蓋 ...

Wed Jun 05 02:03:00 CST 2019 0 1745
機器學習算法庫scikit-learn的安裝

  scikit-learn 是一個python實現的免費開源的機器學習算法包,從字面意思可知,science 代表科學,kit代表工具箱,直接翻譯過來就是用於機器學習的科學計算包。   安裝scikit-learn有兩種方式:   (1)安裝官方發布的包。   (2)安裝第三方開發工具 ...

Fri Sep 12 19:21:00 CST 2014 4 7965
[譯]使用scikit-learn進行機器學習(scikit-learn教程1)

原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html 翻譯:Tacey Wong 概要: 該章節,我們將介紹貫穿scikit-learn使用中的“機器學習(Machine Learning)”這個詞 ...

Thu Jun 11 20:55:00 CST 2015 1 19926
 
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