監督學習多用來解決分類問題，輸入的數據由特征和標簽兩部分構成。我們由淺入深地介紹一些經典的有監督的機器學習算法。 這里介紹一些比較簡單容易理解的處理線性分類問題的算法。 線性可分&線性不可分 首先，什么是線性分類問題？線性分類問題是指，根據標簽確定的數據在其空間中的分布，可以使用一條 ...

四、邏輯回歸 6、邏輯回歸實現二分類 　　（1）對於每個樣本x利用線性回歸模型得到輸出z： 　　　　　　 　　（2）將線性回歸模型的輸出z利用sigmoid函數得到概率： 　　　　　　　　 　　（3）構造損失函數： 　　　　　　 　　（4）損失函數關於向量W=( w0 ...

一、朴素貝葉斯分類器的構建 二、數據集的獲取 三、加載數據與數據轉換 四、模型擬合、預測與精度 單次訓練 多次訓練，精確度沒有太多的改變，說明朴素貝葉斯分類器只要很少的樣本就能學習到大部分 ...

使用python3 學習了線性回歸的api 分別使用邏輯斯蒂回歸 和 隨機參數估計回歸 對良惡性腫瘤進行預測 我把數據集下載到了本地，可以來我的git下載源代碼和數據集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...

2017 3.1在一點鍾從宿舍爬起來去實驗室，看了一篇論文，產生如下思考。紀念下第一次通宵學習，哈哈。 悖論1：任何的快速線性分類器可以被應用生成一個整體的非線性分類器。 如下圖：正方形是一個非線性分類器，那么他不就是由四個線性分類器組成的嗎 悖論2：若干個線性特征可以組成一個整體 ...

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該項目的目的是建立一個有關於人臉的二分類器。 steps : 1. Load the data2. Define a Convolutional Neural Network3. Train the Model4. Evaluate the Performance of our ...

（1）算法是核心，數據和計算是基礎 （2）找准定位 大部分復雜模型的算法設計都是算法工程師在做，而我們分析很多的數據分析具體的業務應用常見的算法特征工程、調參數、優化 我們應該怎么做 學會分析問題，使用機器學習算法的目的，想要算法完成何種任務 掌握算法基本思想 ...