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RSS订阅原创 感知机
感知机二类分类的线性分类模型输入：实例的特征向量输出：实例的类别，取+1和-1二值感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习目的：求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机学习算法：简单，易于实现。分为原始形式和对偶形式。感知机预测：用...
2018-12-07 18:56:19
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原创 机器学习浅谈
浅谈机器学习与决策树机器学习简介机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简而言之，机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习的主要任务就是分类。另一项任务是回归，主要用于预测数值型数据。常用术语①特征（属性）②训练集：用于训练机器学习算法的数据样本集合。目标变量：机...
2018-11-30 19:20:09
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原创 机器学习
机器学习之决策树本周我主要学习了机器学习中的决策树算法，下面是我的一些心得，有错误希望大家能及时指正。机器学习简介机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简而言之，机器学习是通过学习老知识（训练样本），得出自己的认知（模型），去预测未知的结果。学习方式监督学习从给定的训练数据...
2018-11-30 15:05:01
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空空如也
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