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RSS订阅原创 【吴恩达机器学习】无监督学习、推荐系统和强化学习
图中以直升机控制为例，利用强化学习让直升机自主飞行。任务是根据直升机的位置决定如何移动控制杆，因此需要找到一个函数，将直升机的状态映射到一个动作，即确定两个控制杆应该推多远，以保持直升机在空中和飞行中的平衡。为了实现这一目标，你可以尝试使用监督学习方法，但事实证明，这种方法并不是自主直升机飞行的理想选择。这是因为很难获得足够准确的数据集来训练模型，特别是难以确定在给定状态下正确的动作是什么。因此，在很多控制机器人的任务中，监督学习算法并不适用。相反，我们使用强化学习。
2025-02-26 20:59:17
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原创 【吴恩达机器学习】高级学习算法
假设存在 \(k\) 个类别，对于输入 \(\vec{x}\) ，Softmax 函数计算每个类别 \(i\) 的概率 \(p_i\) 为 \(p_i=\frac{e^{z_i}}{\sum_{j = 1}^{k}e^{z_j}}\) ，其中 \(z_i\) 是对应类别 \(i\) 的线性组合结果。提升树算法通过迭代训练一系列决策树，每次训练时都增加对之前模型误分类样本的关注，使得后续的树能够逐步纠正前面树的错误，最终将这些树的结果进行组合，以获得一个性能更好、预测更准确的集成模型。
2025-02-18 21:16:19
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原创 【吴恩达机器学习】监督学习：回归与分类
如果选择\(\lambda = 10^{10}\) ，即\(\lambda\)非常大，那么正则化项的惩罚力度很强，会使得权重\(w_1\)、\(w_2\)、\(w_3\)、\(w_4\)等都趋近于 0（\(\approx 0\)），此时模型就近似为\(f(x)=b\) ，过于简单，可能导致欠拟合。：将相似的数据点归为一组，实现对数据的分类整理。f总是在0到1之间，因为逻辑回归的输出总是在0到1之间，当f的预测值越接近y的真实标签时，损失函数最低，当f的预测值越远离y的真实标签时，损失函数越高。
2025-02-10 16:18:20
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原创 数据分析方法论
一、PEST 方法论PEST 主要用于分析政治（Political）、经济（Economic）、技术（Technological）和社会（Social）这四种外部因素对企业的影响。：政策原因下架部分娱乐节目、电影、电视剧，这会直接影响电视端影视内容的丰富度，进而导致收入下滑。：经济增长缓慢时，用户付费能力下降，广告收入也会随之减少，对电视端影视收入产生负面影响。：短视频的兴起，让年轻用户更倾向于使用手机等移动终端，使得电视端的用户流失，影响了影视收入。
2025-02-07 10:58:47
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原创 数据分析的常用方法
根据分析对象的特征，将其分成不同的维度和类型来进行研究，以揭示其内在的联系和规律性。运营中，80%用户贡献20%价值，但是可以提供传播能力，贡献活跃度等。在互联网行业中，头部变小，个性化的小批量需求增多，变成长长的尾巴。：根据业务的两个重要指标，使用坐标系进行分析，找出解决问题的方法。：基于相同数据标准下，将两组或以上的数据进行比较，分析差异。监控每个阶段上的用户转化，找到提升转化率的关键点。：反映了用户由注册用户到稳定用户，忠诚用户的比率。挖掘头部的长尾价值，挖掘用户的分享带客能力。
2025-02-06 20:30:19
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空空如也
java 使用循环语句打印四个图案，使用嵌套的循环语句，用四个独立的程序打印下面的图案
2023-10-12
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