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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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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 ...
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 ...
https://pan.baidu.com/s/1iTIoa4RXdK-lo_QEgLEOFw 提取碼:76hf ...
《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 ...
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章到第8章,涵蓋 ...
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 ...
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 ...