
机器学习
ml
雪生春语
私信看不到,有事邮件wyrmler@qq.com
展开
-
近期 参考 好文
从多层感知器到卷积网络(一)原创 2022-04-08 16:10:34 · 285 阅读 · 0 评论 -
信息增益
原文连接码住 忘记了查看https://blog.youkuaiyun.com/guomutian911/article/details/78599450原创 2019-10-21 20:38:40 · 188 阅读 · 0 评论 -
sklearn中预测模型的score函数
sklearn.linear_model.LinearRegression.score方法:score(self, X, y, sample_weight=None)官方描述:Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.The coefficient R^2 is defined as (1 - u/v), ...原创 2020-01-03 21:25:23 · 14411 阅读 · 0 评论 -
使用python3.7.2 实现大名鼎鼎的Elo Score等级分制度 CSGO段位机制
晚上没事打csgo,被外挂打自闭,然后就研究了一下csgo的升级机制看到csdn上有好多帖子,找到了个py代码实现 特此转载,侵删!!在年度影片《社交网络》中,影片开场,马克扎克伯克和他的女朋友在酒馆里因为琐事分手,气急败坏的他回到了宿舍,在舍友的鼓励和帮助下,充分发挥了作为技术天才的动手能力,做出了Facemash网站,对大学女生的相貌进行分级打分,结果网站访问流量过大,直接把大学网络都搞宕...转载 2020-01-03 21:29:48 · 1812 阅读 · 0 评论 -
详解最大似然估计(MLE)、最大后验概率估计(MAP),以及贝叶斯公式的理解
声明:本文为原创文章,发表于nebulaf91的csdn博客。欢迎转载,但请务必保留本信息,注明文章出处。本文作者: nebulaf91本文原始地址:http://blog.youkuaiyun.com/u011508640/article/details/72815981最大似然估计(Maximum likelihood estimation, 简称MLE)和最大后验概率估计(Maximum a posteriori estimation, 简称MAP)是很常用的两种参数估计方法,如果不理解这两种方法的思路,很转载 2020-12-09 21:22:02 · 553 阅读 · 0 评论 -
SVM
硬间隔(最大间隔分类器)Max margin(w,b)s.t.{Yi(WtXi +b)>0}margin(w,b)=min distance(w,b,Xi)->{max min |WtXi+b|/||w||}原创 2021-02-13 17:17:50 · 145 阅读 · 0 评论 -
多元线性回归 python实现
import numpy as np#多元线性回归x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1], [5,3,3,2,1], [1,2,2,1,1], [45,40,30,36,1]])y=np.matrix([460,232,315,178])y1=np.matrix([460], [232]. [315], [178])w=(x.T*x).I*x.T*yw1=(x.T*x).I*x.T*y.Tprint(w1).原创 2020-12-09 19:41:00 · 436 阅读 · 0 评论