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机器学习算法(六): 基于XGBoost的分类预测(基于天气数据集的XGBoost分类实战)
机器学习算法 六 基于XGBoost的分类预测 1 实验室介绍 1 1 XGBoost的介绍 XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统 严格意义上讲XGBoost并不是一种模型 而是一个可供用户轻松解
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能力有限 只是表面上理解了公式和图所表达的内容 论文参见 点击打开链接 已有文章分析参见 点击打开链接 具体java代码实现 点击打开链接 核心应该是 分割前BIC分数 gt 分割后BIC分数 结论是 原簇可分割为两个新簇 图示如下 公式如
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CNN的重点整理
1 常用的非线性激活函数 sigmoid tanh relu等等 前两者sigmoid tanh比较常见于全链接层 后者relu常见于卷积层 这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数 btw 在本博客中SVM那篇文章开头有提过 sigmo
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机器学习算法(一):逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)
目录 1 LR 1 1 直观表述 1 2 决策边界 Decision Boundary 2 权值求解 2 1 代价函数 似然函数 2 1 1 为什么损失函数不用最小二乘 即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE 2 1 2 代价函
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算法
【机器学习算法-python实现】逻辑回归的实现(LogicalRegression)
转载请注明出处 xff1a http blog csdn net buptgshengod 1 背景知识 在刚刚结束的天猫大数据s1比赛中 xff0c 逻辑回归是大家都普遍使用且效果不错的一种算法 xff08 1 xff09 回归 先来说说
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LogicalRegression
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逻辑回归的实现
机器学习算法——K-近邻算法(代码实现手写数字识别)
0 引言 xff0c K 近邻算法是一种非常有效的分类算法 xff0c 它非常有效且易于掌握 原理 xff1a K 近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品 使用前 xff0c 我们需要有一个训练样本集 xff0c 并且样本集中每个数据
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近邻算法
代码实现手写数字识别
机器学习算法: 逻辑回归的介绍和应用
逻辑回归的介绍 逻辑回归 xff08 Logistic regression xff0c 简称LR xff09 虽然其中带有 34 回归 34 两个字 xff0c 但逻辑回归其实是一个分类模型 xff0c 并且广泛应用于各个领域之中 虽然现
机器学习算法
逻辑回归的介绍和应用
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0 引言 xff0c K 近邻算法是一种非常有效的分类算法 xff0c 它非常有效且易于掌握 原理 xff1a K 近邻算法通过计算不同样本之间的距离来分类物品 使用前 xff0c 我们需要有一个训练样本集 xff0c 并且样本集中每个数据
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