<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; guoweifyj]]></copyright><item><title><![CDATA[【Stanford|斯坦福-机器学习:线性回归-单特征梯度下降+动态图】python3实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53377498</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53377498</guid><author>guoweifyj</author><pubDate>Mon, 28 Nov 2016 14:44:57 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明： 本文内容为【吴恩达-Stanford University Machine Learning】的学习总结笔记。



概念：
在吴恩达老师斯坦福机器学习教程第一讲，使用监督方法-线性回归建立模型，线性预估模型函数：
  

设其中X0=1，则有：


使用梯度下降方法计算参数θ：


取得参数θ，即可使用线性回归模型预测数据。


本文内容主要目的是了解梯]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【机器学习实战-kNN：手写识别】python3实现-书本知识【3】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376922</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376922</guid><author>guoweifyj</author><pubDate>Mon, 28 Nov 2016 14:15:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明： 本文内容为【Peter Harrington -机器学习实战】一书的学习总结笔记。
 
功能描述：

手写识别分类程序作为进一步加深理解kNN的示例，手写识别分类程序功能：有手写数字【0-9】的图片转化的近2000个32*32位01矩阵。

 

一、数据结构

备注：脚本中涉及数据均为《机器学习实战》一书示例数据，数据在网上均可找到。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【机器学习实战-kNN：约会网站约友分类】python3实现-书本知识【2】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376844</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376844</guid><author>guoweifyj</author><pubDate>Mon, 28 Nov 2016 14:11:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明： 本文内容为【Peter Harrington -机器学习实战】一书的学习总结笔记。


功能描述：
约会网站约友分类功能：用户输入关注的待约会对象特征信息，程序自动判别该待约会对象属于哪类约会对象，以帮助用户做出是否要与对方约会的决定。



python实例：

如何分类？对用户输入的待约会对象的特征输入集按以下步骤进行分类：


分析训练集数据(]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【机器学习实战-kNN(k-近邻)】python3实现-书本知识【1】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376054</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/53376054</guid><author>guoweifyj</author><pubDate>Mon, 28 Nov 2016 12:28:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明：本文内容为【Peter Harrington -机器学习实战】一书的学习总结笔记。
基本概念：
kNN是一种使用欧式定理计算各个特征之间的距离而进行分类的方法，欧式定理：

简述：求点(x1,y1)与点(x2,y2)之间的距离，其中，x、y假设为特征变量，则，两点距离公式：；如果有N个特征，则针对每个特征差取平方和开根号。

如何分类？对位置分类输入集按以下步骤进行分类：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Win7 64位系统下DirectX SDK安装S1023错误解决]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/51250957</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/guoweifyj/article/details/51250957</guid><author>guoweifyj</author><pubDate>Tue, 26 Apr 2016 15:37:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[在Eclipse里集成Eclipse+CDT+MinGW+DirectX环境，参考：
http://tieba.baidu.com/p/2738166874；



在安装DirectX SDK的时候，总是到最后一步出现S1023错误：


查了下资料，大部分说的是：]]></description><category></category></item></channel></rss>