Xieisabug

个人博客前言学习机器学习也有一段时间了，在这段时间内，有很多感想，其中之一就是数据处理的重要。 在机器学习中，一般使用pandas进行数据的处理，使用matplotlib或者seaborn进行图形化数据，两者结合起来处理和分析数据，能让之后的步骤事半功倍。 用来学习的项目是kaggle上的项目，有很多人分享了对这个项目的处理方法，我认为这个项目很重要的一点就是，数据的分析和处理，比模型...

写高性能的Pandas代码我觉得吧，python作为科学计算的最常使用语言之一，应对大量的数据计算，如果太慢了，会让需要不断试错的科学计算方法消耗过多的时间。所以我常常在思考，python到底有多慢，让大家一开始用就觉得它慢？又有多快，让大家都用它来进行上GB数据的计算？pandas是用来处理科学计算数据的最常用框架，pandas的性能怎么样呢？在一步步尝试中，我发现这取决于代码的写法。接...

第5周第5周九、神经网络的学习(Neural Networks: Learning)9.1 代价函数9.2 反向传播算法9.3 反向传播算法的直观理解9.4 实现注意：展开参数9.5 梯度检验9.6 随机初始化9.7 综合起来9.8 自主驾驶九、神经网络的学习(Neural Networks: Learning)9.1 代价函数参考视频...

导数导数就是描述某个事物的变化速率。 举个最常见的例子，当人从某地移动到另一地点的时候，速度就是这个移动的导数，因为它描述了移动的变化速率；再继续看，加速度就是速度的导数，因为加速度描述了速度的变化速率。当加速度恒定的时候，我们可以想到，速度就是一条斜线，再进一步就能想到移动的距离是一个抛物线。 距离曲线 速度曲线在数学中，先举一个简单的例子，比如 y=3x+5y=3x+5 ...

转自：https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/master/markdown/week6.md第6周第6周十、应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning)10.1 决定下一步做什么10.2 评估一个假设10.3 模型选择和交叉验证集10.4 诊断偏...