AIlfw的博客

1、机器学习可分为两部分：使用数据（训练），回答问题（推断）。 2、训练是指使用我们的数据去通知系统创建和调整预测模型，     然后通过训练可以对之前不可见的数据做出预测和回答问题。              3、所有事情都取决于数据，它是打开机器学习大门的钥匙。 4、假设我们要构建一个系统，用来判断酒水是红酒还是啤酒。     我们构建的这个问答系统称为模型， ...

监督学习（supervised learning）我们给算法一个数据集，其中包含了正确答案，算法的目的就是给出更多的正确答案。包含回归问题和分类问题。回归问题（regression problem）回归是指我们的目标是预测一个连续值输出例：给出一些不同面积时房子的售价，预测在某个面积时房子的售价。分类问题（classification problem）目的是预测离散值输出例：给出不同肿瘤大小时得的...

解释：1、0是假，1是真          2、不等于是~=，而不是！=          3、xor是异或运算               两者不同则为1，两者相同则为0；如果两者不是0或1，则结果为0解释：1、有；时不显示输出          2、dsip()可以只显示值，不显示变量名矩阵的两种写法：向量的特殊写法（是一个行向量）代表从1开始，步长为0.1，一直增加到2或者是：其它生成矩阵的...

线性回归模型（Linear Regression Model）包括线性假设（linear hypothesis）和平方差代价函数（squared error cost function）字母的含义：M = Number of training examples 训练样本的数量x = "input"variable / features 输入变量/特征y = "output"variable / "...

机器学习分为：unsupervised learning， supervised learning 和 Reinforcement learning Supervised Learning （监督学习）The main goal in supervised learning is to learn to model from labeled trainning data that al...

欧氏距离：（n维空间中两点的距离）代码：# k近邻算法（简化版）from scipy.spatial import distancedef euc(a, b): return distance.euclidean(a, b) # 测量a、b两点间的距离class Lfw(): def fit(self, x_train, y_train): ...