西瓜书学习记录-线性模型（第三章）

最新推荐文章于 2023-12-19 14:54:32 发布
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本篇为《西瓜书》线性模型章节的学习总结，主要内容包括反函数、梯度下降法等知识点，并附带了相关教学视频链接，便于后续复习。

西瓜书学习记录-线性模型（第三章）

第三章啦
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反函数（上图）
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梯度下降法：
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补充：：
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看的大佬的教学视频，标明一下出处：
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记录一下，方便以后自己复习，加油！

周志华机器学习西瓜书第三章 线性模型学习笔记(超详细)
Sodas的博客
01-22 1084
本章笔记非常详细适合基础薄弱者，整理了很多大佬的笔记和自己的理解，希望读者认真研究仔细推敲。
【西瓜书】3-线性模型
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假设正例有999个，但是反例只有一个，那么只需要将所有的例子都输出为正例行。但是我们其实更加看重那一个反例，而非另外的999个正例。意思就是将数据投影在低维度上，并且投影后同种类别数据的投影点尽可能的接近，不同类别数据的投影点的中心点尽可能的远。其含义是越靠近中心点的概率越高，越远离中心点的概率越低，但是函数预测的确定性越高。(2.2) 是回归任务中最常用的性能度量，因此我们可试图让均方误差。对于多个分类的问题，可以将多分类问题转化为多个二分类问题。越大，那么预测为蓝色的概率越高，反之越低。
机器学习吃瓜教程——西瓜书+南瓜书第1、2章
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假设空间 版本空间：拟合训练集的模型（假设）的集合：对于一个事件的描述特征（属性）：向量中的各个维度：样本在某个方面的变现是否存在潜在规律机器学习任务分类：(1).离散——分类 连续——回归(2).监督学习 无监督学习——聚类关于模型：泛化能力：对未知事物判断是否准确分布：样本空间服从某种分布归纳偏好奥卡姆剃刀原理没有免费的午餐定理。
机器学习教学大纲
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一、周志华《机器学习》西瓜书训练营 【第一阶段】 1.了解机器学习基本概念 2.线性模型 3.入门比赛：“达观杯”NLP算法大赛 【第二阶段】 1.支持向量机 2.贝叶斯分类器 3.入门比赛：“达观杯”NLP算法大赛（其他算法进阶应用） 【第三阶段】 1.决策树 2.集成学习 3.进阶比赛：决策树和集成学习应用于天池o2o优惠券使用预测赛 【第四阶段】 1.特征选择 ...
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基于Python的北上广深空气质量可视化分析与优良天气占比研究
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内容概要：本文深入探讨了Django REST Framework（DRF）在毕业设计中的高级应用与性能优化，围绕智能校园系统案例，系统讲解了DRF的核心进阶技术，包括高级序列化器设计、视图集定制、细粒度权限控制、查询优化、缓存策略、异步任务处理以及WebSocket实时通信集成。文章通过详细的代码示例，展示了如何利用DynamicFieldsModelSerializer实现动态字段返回、使用select_related和prefetch_related优化数据库查询、通过Celery实现异步任务、并集成Channels实现WebSocket实时数据推送。同时介绍了基于IP的限流、自定义分页、聚合统计等实用功能，全面提升API性能与安全性。; 适合人群：具备Django和DRF基础，正在进行毕业设计或开发复杂Web API的高校学生及初级开发者，尤其适合希望提升项目技术深度与系统性能的学习者。; 使用场景及目标：①构建高性能、可扩展的RESTful API，应用于智能校园、数据分析、实时监控等毕业设计项目；②掌握DRF高级技巧，如动态序列化、查询优化、缓存、异步任务与实时通信，提升项目竞争力；③优化系统响应速度与用户体验，应对高并发场景。; 阅读建议：此资源以实战为导向，建议读者结合代码逐项实践，重点理解性能优化与架构设计思路，同时动手搭建环境测试缓存、异步任务和WebSocket功能，深入掌握DRF在真实项目中的高级应用。
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描述中提到的“第3章学习笔记”说明这是一个针对西瓜书和南瓜书第3章内容的总结性学习记录。由于网站出现问题，不能发表和编辑文章，计划将学习笔记转换为文章发布，这表明了学习者在学习过程中的一个实际问题和解决...
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