《机器学习》学习笔记
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机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！
荣仔！最靓的仔！
业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。
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《机器学习》学习笔记（七）——集成学习
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记个体与集成 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来提升性能。 考虑一个简单的例子，在二分类问题...原创 2020-06-19 14:45:23 · 1749 阅读 · 0 评论 -
《机器学习》学习笔记（六）——支持向量机（SVM）
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记1. 概述支持向量机（support vector mac...原创 2020-04-29 17:46:01 · 7678 阅读 · 0 评论 -
《机器学习》学习笔记（五）——神经网络
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记1. 概述神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互...原创 2020-04-24 17:06:17 · 2248 阅读 · 0 评论 -
《机器学习》学习笔记（四）——用Python代码实现单变量线性回归、多变量线性回归；数据评估之交叉验证法、留出法、自助法
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记一、单变量线性回归提出问题假设某披萨店的披萨价格和披萨...原创 2020-04-22 21:20:04 · 4850 阅读 · 4 评论 -
《机器学习》学习笔记（三）——线性模型
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记1线性模型的基本形式线性模型要做的有两类任务：分类任务、...原创 2020-04-21 17:24:06 · 10075 阅读 · 2 评论 -
《机器学习》学习笔记（二）——模型评估与选择
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记目录1 本文开篇，先介绍几个概念2 模型选择(mode...原创 2020-04-19 21:49:30 · 15098 阅读 · 1 评论 -
《机器学习》学习笔记（一）——机器学习概述
机器学习(Machine Learning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式， 并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记机器学习是从人工智能中产生的一个重要学科分支，是实现智能化的关...原创 2020-04-18 20:48:08 · 1073 阅读 · 0 评论