He_YI的博客

其一，直觉上讲，将所有的x将其变化范围通过归一化从1-1000到一个相似的变化范围，这样可以加快学习速度其二，在输入的分布不同的情况下，如图第一个输入全是黑猫，其分布如其上图(左)，其学到的决策边界可能是一条直线，用图右边的数据进行测试时就会得到一个预测不准确的结果，而实际上，对于图中的分布，我们想要学到的决策边界应该是如下图所示：由于输入数据分布的偏好很容易导致学不到上图所示绿色...

大纲：L1和L2的区别以及范数相关知识对参数进行L1和L2正则化的作用与区别pytorch实现L1与L2正则化对特征进行L2正则化的作用L1和L2的区别以及范数  使用机器学习方法解决实际问题时，我们通常要用L1或L2范数做正则化（regularization），从而限制权值大小，减少过拟合风险，故其又称为权重衰减。特别是在使用梯度下降来做目标函数优化时。L1和L2的区别在机器学习中，L1范数(L2 normalization)是指向量中各个元素绝对值之和，通常表述为∥wi∥1\

Numpy简介----用于机器学习Pandas数据操作库建立在NumPy之上，但它使用了另外两种基本数据结构而不是数组：Series和DataFrames，SciPy以Numpy为基础，提供大量可在NumPy阵列上运行的函数机器学习库Scikit-Learn不仅可以在NumPy上构建，还可以在SciPy和Matplotlib上构建。Numpy基础import numpy as np...

matplotlib简介以下是用于数据可视化的几个常用图表：scatter plot: 散点图box plot: 箱型图histogram:柱状图Multivariate Plots：多变量图violinplots：小提琴图pairplot:多变量图kdeplot:heatmap:andrews_curves:radviz:joinplot:matplotlib基础参...

吴恩达ML简略总结机器学习概览监督学习单变量线性回归多变量线性回归逻辑回归正则化过拟合与欠拟合支持向量机SVM无监督学习K-means算法神经网络学习合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能...

实验总结问题描述工具流程读取训练数据与测试数据数据可视化与简要分析数据处理训练数据测试数据处理与预测问题描述泰坦尼克号失事，有幸存的乘客，也有遇难的乘客，现有部分乘客的信息，年龄，性别，船票等，有些人比其他人更容易生存，例如婦女，儿童和上流社会。根据所给出的训练集，完成对哪些人可能存活的分析，在test.csv中给出了带测试的数据集，预测这些乘客是否可以幸存工具scikit-learn...

%% 机器学习 - 练习 1: 线性回归 Linear Regression% x refers to the population size in 10,000s% y refers to the profit in $10,000s%%% Initializationclear ; close all; clc%% ==================== Part 1: ...

背景建立逻辑回归模型来预测学生是否能够被大学录取。假设您是大学系的管理员，并且您希望根据他们在两门考试中的成绩来预测每位申请人的入学机会。您拥有以前申请人的历史数据，将其用作逻辑回归的训练集。对于每个训练样本，您都有申请人在两门考试中的分数和录取结果。任务是建立一个分类模型，根据这两个考试的分数估算申请人的录取概率。LR可视化数据在plotData.m中将所有样本以散点图形式绘制出来：f...

pandas介绍pandas是基于numpy的用于科学计算和数据分析的python的第三方库，其功能有：读写不同数据格式的数据选择数据子集进行行列计算查找填充缺失的数据将操作应用于数据中独立的组将数据重塑为其他格式组合多组数据集高级时间序列功能通过matplotlib或seaborn可视化pandas基础引入pandas模块import pandas as pdp...