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原创动手学深度学习Task1—Task2：线性回归、Softmax与分类模型等

线性回归1.模型这里我们进行房价预测的案例，假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:2.定义损失函数在模型训练中，我们需要衡量价格预测值与真实值之间的误差。通常我们会选取一个非负数作为误差，且数值越小表示误差越小。一个常用的选择是平方函数。它在评估索引为 i 的...

2020-02-15 13:22:32 395

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记09

1.使用文本注解绘制树节点import matplotlib.pyplot as plt decisionNode = dict(boxstyle="sawtooth", fc="0.8") leafNode = dict(boxstyle="round4", fc="0.8") arrow_args = dict(arrowstyle="<-") def plotNode...

2019-06-14 21:44:57 266

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记04

1.贝叶斯贝叶斯定理是关于事件A与事件B的条件概率和边缘概率的一项准则。P(A|B) 指在 B 发生的情况下 A 发生的可能性，即已知 B 发生后 A 的条件概率，也可以理解为先有 B 再有 A，由于源于 B 的取值而被称作 A 的后验概率P(A) 指 A 的先验概率或边缘概率(先验可以理解为事件 A 的发生不考虑任何 B 方面的因素)P(B) 指 B 的先验概率或边缘概率，也...

2019-06-10 18:42:24 196

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记08

1.决策树决策树（Decision Tree）算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的数据挖掘算法之一。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是 if-then 规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。决策树学习通常包括 3 个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。决策树（Decision ...

2019-06-10 18:34:53 413

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记05

回归：假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测出类别。梯度下降法：这里需要一点点向量方面的数学基础向量 = 值 + 方向梯度 = 向量梯度 = 梯度值 + 梯度方向梯度下降法的思想：要找到某函数的最大值，最...

2019-06-05 16:42:10 190

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记07

熵：熵（entropy）指的是体系的混乱的程度，在不同的学科中也有引申出的更为具体的定义，是各领域十分重要的参量。信息熵（香农熵）：是一种信息的度量方式，表示信息的混乱程度，也就是说：信息越有序，信息熵越低。信息增益：在划分数据集前后信息发生的变化称为信息增益。为了计算熵，我们需要求关于H(X)在以p(x)分布下的信息量的数学期望：条件熵：条件熵H(Y|X)表示在已知随机变量X的...

2019-06-05 16:25:32 205

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记06

学习要求独立手动创建数据，实现分类任务1.学习算法内容，对数据进行归一化操作2.学习LR算法的核心代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#逻辑回归代码class LogisticRegression(object): def __init__(self, learning_rate=0.1, ma...

2019-06-02 18:05:37 196

翻译台大李宏毅机器学习—学习笔记03

作业1：预测PM2.5的值在这个作业中，我们将用梯度下降方法预测PM2.5的值 hw1要求： 1、要求python3.5+ 2、只能用（1）numpy（2）scipy（3）pandas 3、请用梯度下降手写线性回归 4、最好的公共简单基线 5、对于想加载模型而并不想运行整个训练过程的人：请上传训练代码并命名成 train.py...

2019-05-22 20:03:42 267

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记02

03.误差哪里来？上面我提到了我们在测试数据上会出现误差，而这些学习误差是由偏差和方差而产生的。误差产生的原因：过拟合，欠拟合对应的bias和variance的情况如图：...

2019-05-22 19:30:56 201

原创台大李宏毅机器学习—学习笔记01

0.机器学习什么是机器学习？机器学习就是让机器有自己学习的能力，也可以总结为从数据中自动分析获得模型，并利用模型对未知数据进行预测。大致过程为：找到一个模型，然后用大量的数据去训练这个模型并不断矫正这个模型，然后用测试数据测试这个模型，不断优化调整，选择较好的模型实际应用。...

2019-05-13 18:50:04 320

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