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用数据练习逻辑回归
逻辑回归也被称为广义线性回归模型,它与线性回归模型的形式基本相同,最大的区别是它们的因变量不同,如果是连续的,就是多重线性回归,如果是二项分布,就是 Logistic回归。Logistic回归虽然名字里带“回归”,但它实际上是一种分类方法,主要用于二分类问题。逻辑回归就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立相应的函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证这个求解的模型的好坏。它的优点有:速度快,适合二分类问题;简单、易于理解,可以直接看到各个特征的权重;能容易原创 2020-05-21 15:29:10 · 665 阅读 · 0 评论 -
欧式距离、标准化欧式距离、马氏距离、余弦距离
转载:https://blog.youkuaiyun.com/Kevin_cc98/article/details/73742037转载 2019-11-24 11:38:33 · 376 阅读 · 0 评论 -
机器学习算法与分类
主要链接:https://blog.youkuaiyun.com/sinat_27554409/article/details/72823984原创 2019-03-09 20:07:06 · 277 阅读 · 0 评论 -
机器学习一般的开发流程
一,获取数据当你拿到数据之后,自然而然的你要把数据集进行处理,如果一开始数据就相对于比较嘈杂,如缺失值,或者一些数据不符合我们需要的要求时,就要进行数据处理二,数据处理查看是否有明显的异常值,如某些数据点和数据集中的其他值存在明显的差异。通过一维,二维或者三维图形化展示数据是个不错的方法,但是我们得到的数据的特征值都不会低于三个,无法一次图形化展示所有特征。我们可以通过数据的提炼,压缩...原创 2019-03-09 20:37:26 · 2581 阅读 · 0 评论 -
特征工程理解
麻烦码字,直接链接:https://blog.youkuaiyun.com/ZK_J1994/article/details/80810866转载 2019-03-09 21:46:13 · 323 阅读 · 0 评论