Evaooooes的博客

课程3：非监督学习 lesson 1 聚类 在大多数情况下，从现实世界获取的数据并不附有标记，在这种情况下，机器学习要做些什么，就要使用非监督学习。 聚类算法：K-均值 K-均值分为两步：1.分配 2.优化（移动自由聚类中心，使自由聚类中心到点的二次距离降到最...

课程1：机器学习入门 lesson 1 训练与测试模型 本章解决问题 概述 自动调节参数 1.我的模型表现如何；2. 检测模型后，如何根据这些指标改善模型。 在解决问题中有各种算法...

课程2：监督学习 lesson 1 线性回归 分类和回归的主要区别在于：在分类中，我们预测一个状态，在回归中，我们预测一个值。 我们将从线性回归开始，然后我们将学习一些处理非线性问题的方法。 线性回归技巧：绝对值技巧、平方技巧 为了降低误差，...