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RSS订阅原创 机器学习之发明PCA之路
为什么要降维？在一些信息表中，常常一件物品它的特征属性有很多很多，往夸张的说可能成千上万甚至几千万个，这样就会造成维度爆炸，计算机负荷不了，并且对资源的消耗也非常大，这时候我们就需要降维，但只要降维那必然会造成信息的丢失，所以我们需要在降维的同时让我们信息丢失尽可能的小，这样对总体信息不会造成丢失并且还节省了资源不是很棒棒吗。举一个极端的例子，假如某学籍数据有两列M和F，其中M列的取值是如...
2020-01-24 17:43:38
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原创 理解线性可分和线性不可分与机器学习什么叫线性模型
线性可分和线性不可分 首先大家不要直观理解线性可分就一定要是一条直线，线性可分指的是可以用一个线性函数将两类样本分开（注意这里是线性函数）,比如在二维空间中的直线，三位空间中的平面以及高维空间中的线性函数。这里指的可分是没有一丝误差的分开，线性不可分指的就是部分样本用线性分类面（这个看清楚）划分时会产生分类错误的现象。（这里有点抽象大家得脑补）线性...
2020-01-20 15:09:58
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原创 机器学习之线性回归的探索
引入对于房价预测大家应该都已经比较熟悉了，我们给出预测房价的一个重要信息，例如面积多少平方米，可以得出一个大概房价的数据值，这其实就是一个简易版的线性模型，你将数据输入到这个模型中，他给出你想要的结果，这不就是我们想要达到的目的吗。下面根据这个按案例我们继续往下走…新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能...
2020-01-16 15:29:11
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空空如也
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