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RSS订阅原创 黑马机器学习2
w：权重 b：偏置广义线性模型：自变量一次或者参数一次（不是线性关系）都可以叫线性回归模型线性模型不等于线性关系，非线性关系也有是线性模型的。
2024-12-07 14:17:56
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原创 机器学习第二部分（3）
标签数量：多类分类每个样本只能有一个标签，而多标签分类每个样本可以有多个标签。标签互斥性：多类分类的标签是互斥的，多标签分类的标签不是互斥的。模型复杂度：多标签分类通常比多类分类更复杂，因为它需要考虑标签之间的相关性和依赖性。损失函数：多类分类常用的损失函数是交叉熵损失，而多标签分类可能使用二元交叉熵损失或者汉明损失等。
2024-11-16 19:41:12
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原创 机器学习第二部分(1)
用于需求预测的简单神经网络模型根据价格判断衣服买的好不好：神经元处理输入信号后产生的输出。简化这个神经网络（向量化）多层感知器（多个隐含层）
2024-11-09 17:07:51
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原创 机器学习4（分类算法：逻辑logistic回归）
二进制分类：只有两个可能输出分类（两个可能输出分类常表示为no or yes;0 or 1）如下图所示，两个分类只是表示是否符合问题当遇见这类问题构建模型时，用线性回归不再合适。
2024-11-09 09:36:43
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原创 斐波那契数列
range(n)` 生成一个从0到 `n-1` 的序列，`_` 是一个常用的占位符，表示我们不打算在循环中使用这个变量。4. `a, b = b, a + b`：在每次迭代结束时，我们更新 `a` 和 `b` 的值。`a` 被设置为 `b` 的值，`b` 被设置为 `a` 和 `b` 的和（即下一个斐波那契数）。1. `a, b = 0, 1`：这一行初始化了两个变量 `a` 和 `b`，它们分别代表斐波那契数列的前两个数字。斐波那契数列是一个非常著名的数列，其中每个数字是前两个数字的和。
2024-10-22 16:37:38
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原创 Python学习第二阶段第二章——SQL
python完成数据的计算数据库完成数据的存储数据库的数据组织形式：库（表（数据））数据库软件：下载My SQL，下载DBeaver在命令提示符内使用MySQL。
2024-10-19 10:38:43
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原创 机器学习3（多元线性回归模型）
就是训练集中的单个输入特征x变为多个x1、x2、x3......xn上标（i）仍代表第i个训练示例，加下标j表示第i个训练示例中的第j个训练特征（x加粗表示向量）模型变化模型向量化。
2024-10-18 11:45:28
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原创 机器学习2（线性回归模型）
一些术语：训练集、输入特征、输出目标、训练事例数、第n个训练事例例。f(x)＝wx+b的代价函数图（此时j（x）由w和b决定）批量梯度下降：每一步下降时都使用训练集全部的示例进行计算。根据给定的x→y拟合一条直线，预测新给的数字的对应数字。（平方误差）代价函数：衡量模型预测与y真实值之间的差异。α：学习率，更新w.b时采取的步骤大小。f(x)由x决定，j（x）由w决定。线性回归模型：回归模型的一个例子。将f(x)简化成f(x)＝wx。导数项：向下走的方向。线性回归中的梯度下降。
2024-10-17 17:06:48
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原创 Python学习第二阶段第一章
多用于做顶层设计标准，以便子类做具体实现，也是对子类的一种软性约束，要求子类必须复写（实现）父类的一些方法。pass是占位语句，用来保证函数（方法）或类定义的完整性，表示无内容，空的意思。# 不设置str时print（类代称）会输出内存地址，设置后会返回设置的内容。面向对象编程：基于模板（类）去创建实体（对象）使用对象完成功能的开发。私有成员变量和私有成员方法：可被类内部成员访问，不对类对象开放。直接在子类中重写原来的属性和方法，调用时会调用重写的新成员。类内容体（pass）类的行为（函数）# 成员方法。
2024-10-16 11:21:39
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原创 Pyhon学习第一章
变量的值可以发生改变，如定义的变量money=50，花去了十元买东西，可以接着写money=money-10 ，此时用print输出money，得到40。输出字面量：用print()进行 输出即可，如：print（2）#换行 print(2.14)#换行print（“黑马程序员”）运行。“”“补充 ：print可以同时输出多分内容，格式:print(内容1,内容2,内容3,......,内容N)单行注释-——注释以#开头，#右边是注释内容（建议#与注释内容用一个空格隔开（更高级））
2024-10-14 11:26:46
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原创 python学习第一阶段第一到七章
替换（相当于得到新字符串）：字符串.replace（字符串旧，字符串新）（注意：假设原来是str1则必须新定义一个str2因为字符串不会被修改）且有序.，自上往下满足一个后不再执行）* 去前后空格：字符串.strip(有或无参数)（智能去除最前和最后的，无参数去除空格，有参数去除参数记得加用“”）3.range(num1，num2，step)从num1到num2不包括num2，step表间隔默认为1。list（列表）.tuple（元组）.str（字符串）.set（集合）.dict（字典）
2024-10-14 11:19:59
977
原创 机器学习1
监督学习：通过给学习算法输入x和对应正确标签y的事例，使其学会只接受输入而不接受输出标签，并对输入给出合理准确的预测或猜测。无监督学习：给定的数据x与输出标签y无关，让其自行在数据中找到一些模式或结构。聚类：获取没有标签的数据并尝试自动将它们分组到集群中（自行根据数据特征分组）降维：将一个大数据集压缩成一个小得多的数据集，并尽可能少地丢失信息。定义：让计算机在没有明确编程的情况下学习的研究领域。机器学习的两种类型：监督学习和无监督学习。回归：从无数可能的数字中预测一个数字。以防异常检测：检测异常事件。
2024-10-10 16:12:50
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原创 Python学习第八章
含义：对可能出现的bug进行提前准备、处理，提供解决方式基本语法：捕获全部异常可以不写图中括号内内容或者写成except Exception:2.异常的传递性：比如定义了一个存在异常的函数，在第二个定义函数中去调用它，该异常就会传到第二个函数，如果存在第三个定义函数调用了第二个函数，该异常就会穿到第三个函数。此时定义函数123中均存在该异常。如果要捕获异常，直接在最高层进行即可，不用追根到异常的源头代码。如：(三层中均有异常）（捕获异常）
2024-10-08 21:02:54
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空空如也
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