西瓜书_阶段1_作业参考

最新推荐文章于 2023-05-05 21:27:04 发布
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博客包含两项作业，一是描述逻辑回归算法，二是整理逻辑回归参数，还给出了博客和sklearn文档两个参考链接。
Datawhale
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西瓜书课后作业
zhuazengbian9095的博客
01-05 572
第一章 绪论 参考 1、 资料： 分清楚假设空间和版本空间 如何得到版本空间: 在假设空间中删除与正例不一致，与反例一致的假设即可得到版本空间 正确答案 解答： 只有1、4两个数据，那么颜色假设则有青绿/乌黑/*，根蒂有蜷缩/稍蜷/*，敲声有浊响/沉闷/*； 加上“不存在好瓜这个概念”即空集，假设空间大小为3x3x3+1=28。 版本空间：删去与正例不一致，与反例一致的假设 > 由于正例1，删去颜色不是青绿的/根蒂不是蜷缩的/敲声音不是浊响的； 由于存在好瓜，去掉空集； > 由于存在
西瓜书机器学习AUC与ℓ-rank（loss）的联系理解以及证明（通俗易懂）
Jiansong_Shen的博客
03-14 1862
容易且详细理解AUC与loss函数关系
【学习笔记】机器学习西瓜书-第一章课后作业
weixin_43894455的博客
09-13 1822
西瓜书第一章课后习题
【课程作业】西瓜书 机器学习课后习题 ： 第六章
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
09-02 4868
Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！唯有努力💪本文仅记录自己感兴趣的内容文章仅作为个人学习笔记记录，记录从0到1的一个过程希望对您有一点点帮助，如有错误欢迎小伙伴指正。
《机器学习》西瓜书课后习题作业笔记
piaozx2001的博客
09-16 4615
虽然只剩了0.5学分需要修，但是为了以后读研入门方便所以义无反顾地选了这门上课人数只有个位数的3学分的选修课。听课听的确实有些吃力，而且感觉机器学习不像自己之前想当然以为的那样是一种纯编程的课程。目前个人感觉机器学习更像是一种解决问题的数学方法，而编程只是实现这一方法的工具。为了以后读研（和期末考试）方便，特此将西瓜书的课后题（作业部分）记录在此，希望能加深自己的理解。希望评论区能有大佬对我不成熟且非独立思考出来的解题思路进行指正，共勉🤝🤝希望能快点领悟机器学习神经网络的内涵吧(ง •_•)ง。
【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第1章绪论
一个甜甜的大橙子的博客
05-05 9834
记录西瓜书学习心得以及课后习题的思考与参考答案。
机器学习西瓜书作业
最新发布
03-28
如果需要完成该章节中的课后习题，可以参考如下思路： - **理论推导**：针对公式推导类题目，建议仔细阅读课本中的定义并结合线性代数的知识进行求解[^1]。 - **实践操作**：可以通过 Python 的 `sklearn` 库来实现 ...
西瓜书笔记3: 线性模型
越开源越幸运
05-08 2133
目录 3.1 基本形式 3.2 线性回归 情形1, 输入属性只有1个 情形2, 样本属性d个, 多元线性回归 线性模型变化, 广义线性模型 3.3对数几率回归 对数几率函数 对数几率回归 参数估计-极大似然法 求最优解-牛顿法 3.4线性判别分析 参数估计-拉格朗日乘子法 推广到多分类任务 参数估计-广义特征值问题 3.5多分类学习 ECOC 3.6类别不平衡问题
机器学习西瓜书（周志华）第七章 贝叶斯分类器
小蜗牛的博客
06-03 3903
第七章 贝叶斯分类器1. 贝叶斯决策论1.1 先验分布1.2 后验分布1.3 似然估计1.4 四大概率在贝叶斯分类中指代含义1. 朴素贝叶斯7. 课后练习参考答案 1. 贝叶斯决策论        贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。        对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯...
全球名校课程作业分享系列(6)--斯坦福计算机视觉与深度学习CS231n之神经网络细解与优化尝试
寒小阳
02-07 9985
课程作业原地址：CS231n Assignment 1 作业及整理：编写：@土豆 && @郭承坤 && @寒小阳 时间：2018年2月。 出处：http://blog.youkuaiyun.com/han_xiaoyang/article/details/79278882 待折腾的数据集 关于神经网络你起码应该知道的 所谓的前向传播 一个神经元的本事 强大的层状神经元 不废话了看代码
西瓜书第一章和第二章总结-DataWhale吃瓜教程-task01
zaprily的博客
09-15 296
学习了西瓜书第一章和第二章，第一章主要是引入，讲了一些基本术语和机器学习关注的话题，泛化能力，第二章主要是模型选择和评估，介绍了一些评估方法，回归和分类不同的参数度量方法，具体的总结放在博客的思维导图中~
【西瓜书】模型评估与选择
krstin_chu的博客
09-06 557
机器学习，基础，
如何理解西瓜书中AUC和Lrank
weixin_44238730的博客
05-09 5303
首先AUC的定义就是ROC曲线的面积。这是西瓜书上给的定义式子 很容易看出是微积分的思想。 为什么说AOC越大ROC越理想呢？ 首先思考一下ROC的定义是什么，从定义入手一切都很简单。只不过是概念多了可能会把你给绕糊涂了。ROC曲线是这样画出来的： 给定m+个正例和m-个反例，先把分类的阈值设置到最大，也就是所有的例子预测结果都是反例，此时真正例率和假正例率均为0/在坐标原点处（0，0）标记一个点，然后设置阈值依次为每一个样例的预测值，即将每个样例划分为正例。假设前一个坐标点为（x，y），当前若为真正例，则
西瓜书（机器学习）第二章模型评估与选择（第二部分）
m0_65930263的博客
03-28 641
目录 性能度量 错误率和精度 查准率、查全率、F1 ROC与AUC 代价敏感错误率与代价曲线 比较检验 交叉验证t检验 McNemar检验 Friedman检验与Nemenyi检验 偏差与方差 性能度量 性能度量（Performance Metrics）用于衡量模型在测试集上的预测能力和准确度。不同的机器学习任务和应用场景需要使用不同的性能度量来评估模型的性能。以下是一些常见的性能度量： 分类任务中的性能度量： 准确率（Accuracy）：正确预测的样本数占总样本数的比例。
西瓜书总结与回顾（一）------体系与方法
f701872的博客
09-16 1258
新手，求指导！ 西瓜书总结与回顾（一）------体系与方法。 总结得来，机器学习是通过对数据的学习，对未来作出预测和判断的过程。其中对于数据的定义则更为广泛包括文字，语音，图像等等，并不局限于数字。 基本概念：输入，输出和特征。通常我们对算法“喂”一些数据，这就是输入。通过算法的拟合，会把输入转化为输出，一般的输出有模型，参数，可能还有预测结果和预测表及等等。还有一个重要的概念是特征，特征
机器学习西瓜书学习记录-第二章 模型评估与选择
qq_46238275的博客
10-11 828
小白初看机器学习西瓜书记录
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）模型选择与评估总结（python代码实现）
qq_26274961的博客
03-15 6100
机器学习（西瓜书+南瓜书）第一、二章总结（python代码实现）
西瓜书学习笔记---第二章 模型评估与选择
m0_46345193的博客
03-07 2278
一、题目要求 选取某UCI分类数据集，划分数据集，用10折交叉验证，选用两个现成的分类算法（或者一个算法、参数不同），得到分类模型A和B，给出交叉验证预测结果。 对两模型的交叉验证预测结果，分别给出混淆矩阵、P、R和F1值，作出P-R曲线、ROC曲线，并求AUC。 应用paired t-test假设检验，比较两个模型性能的优劣。 二、数据集介绍 选用的数据集为UCI分类数据集中的糖尿病“Diabetes”数据集，数据集共包含768条信息，每条信息对应一位可能患有糖尿病的患者的8个属性，并给出.
机器学习（西瓜书）--第二章 模型评估与选择
smithllxf的博客
07-25 1653
一，概念： 错误率：E=1/m; 精度：=1-错误率； 过拟合（overfitting），欠拟合（underfitting）；   二，评估方法： 1，留出法（hold-out）:将数据集D分成两个互斥的概念，一个训练集S，一个测试集T； 单次的留出法往往得不到稳定可靠的结果，需要进行若干次随机划分、重复实验后，取平均值作为留出法的评估值。 通常选择（2/3~4/5）样本作为训练，...
西瓜书6.2 支持向量机编程作业
01-01
### 西瓜书第6.2节 支持向量机编程作业实现 #### 实现代码示例 以下是基于Python和支持库`scikit-learn`的支持向量机(SVM)简单实现，这可以作为完成西瓜书中提到的SVM编程练习的基础[^1]。 ```python from ...
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