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机器学习入门——线性代数简单回顾
本节课程回顾了一些简单但常用的线性代数知识 很基础的 我会直接跳过 并对矩阵的一些运算进行编程实现 3 1 矩阵的加法和标量乘法 矩阵加法 要求行列数要相等 然后 每个元素对应相加 exp 矩阵的标量乘法 每个元素都要乘 exp 3 2 矩
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集成模型(2)GBDT用于分类和回归及其python实现
GBDT用于分类和回归及其python实现 1 GBDT回归 1 1基本思想 1 2算法流程 2 GBDT二分类 2 1基本思想 2 2算法流程 2 3python实现 2 3 1回归树 2 3 2GBDT实现 adaboost用于分类的时
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机器学习--Logistic Regression(逻辑回归)---分类器
写在之前 带着问题去学习 往往能够让我们有着一个纲领的学习方法 而不会迷失在各种概念 和公式的推导中 1 什么是逻辑回归 逻辑回归的推导 损失函数的推导分别是什么 为什么LR需要归一化或者说取log 2 LR为什么要用sigmoid函数 这
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当AI遇到IoT:开启智能生活的无限可能
文章目录 1 AI和IoT的融合 1 1 什么是人工智能 AI 1 2 什么是物联网 IoT 1 3 AI和IoT的融合 2 智能家居 2 1 智能家居安全 2 2 智能家居自动化 3 医疗保健 3 1 远程监护 3 2 个性化医疗 4 智
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EM算法及其推广学习笔记
EM算法及其推广学习笔记 前言 在学习隐马尔科夫模型时 在学习算法中指出了Baum Welch算法 来实现对隐马尔科夫模型参数的求解 在该学习算法中用到了EM算法 因此我们先来看看EM算法到底是何方神圣 可自己在学习EM算法时 又遇到了一个
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【机器学习入门】决策树算法(四):CART算法(Classification and Regression Tree)
CART算法的简介 CART Classification and Regression Tree 算法 即分类回归树算法 也是决策树构建的一种常用算法 CART的构建过程采用的是二分循环分割的方法 每次划分都把当前样本集划分为两个子样本集
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(DecisionTreeRegressor)决策树回归实例-加州房价数据 学习笔记
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(三)最基础的分类算法-k邻近算法 KNN
笔记 机器学习入门专栏笔记对应jupyternotebook以及封装的各种算法个人笔记 如有错误 感谢指出 机器学习文档类资源 CSDN文库 三 最基础的分类算法 k邻近算法 KNN 概括 根据经验取k值 找与k值最接近的k个点 进而判断预
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(二)Jupyter Notebook, numpy, matplotlib的使用
笔记 机器学习入门专栏笔记对应jupyternotebook以及封装的各种算法个人笔记 如有错误 感谢指出 机器学习文档类资源 CSDN文库 二 Jupyter Notebook numpy matplotlib的使用 下载anaconda
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