小水滴真的是太可爱了吧

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全部文章 / 【机器学习与深度学习】（共165篇）

简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（十）：交叉验证，网格搜索（模型选择与调优）API、鸢尾花案例增加K值调优

K-近邻算法文章目录 K-近邻算法学习目标 1.10 交叉验证，网格搜索 1 什么是交叉验证(cross validation) 1.1 分析 1.2 为什么需要交叉验证...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习之K-近邻算法（十一）：K-近邻算法案例之预测facebook签到位置

K-近邻算法文章目录 K-近邻算法学习目标 1.11 案例2：预测facebook签到位置 1 数据集介绍 2 步骤分析 3 代码过程学习目标掌握K-近邻算法实现过程...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（一）：线性回归简介、应用场景、特征与目标的关系分析

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.1 线性回归简介 1 线性回归应用场景 2 什么是线性回归 2.1 定义与公式 2.2 线性回归的特征与目标的关系分析 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（二）：线性回归api初步使用、案例

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.2 线性回归api初步使用 1 线性回归API 2 举例 2.1 步骤分析 2.2 代码过程 ...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（三）：数学:求导、常见函数的导数、导数的四则运算、矩阵（向量）求导

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.3 数学:求导 1 常见函数的导数 2 导数的四则运算 3 练习 3.1 y = x^3-2...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（四）：线性回归的损失和优化、损失函数、优化算法、正规方程、梯度下降

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.4 线性回归的损失和优化 1 损失函数 2 优化算法 2.1 正规方程 2.1.1 什么...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（五）：梯度下降法介绍、全梯度下降算法FG、随机梯度下降算法SG、小批量梯度下降算法mini-bantch、随机平均梯度下降算法SAG、算法比较、梯度下降优化算法

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.5 梯度下降法介绍 1 全梯度下降算法（FG） 2 随机梯度下降算法（SG） 3 小批量梯度下降算法（mini-bantch） 4 随机平均梯度下降算法...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（六）：线性回归api再介绍——sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.6 线性回归api再介绍学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法的评估标准及其公式知道...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（七）：波士顿房价预测

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.7 案例：波士顿房价预测 1 分析 2 回归性能评估 3 代码学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegress...

2020-09-22

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简单粗暴理解与实现机器学习线性回归（八）：欠拟合和过拟合原因以及解决办法、正则化、维灾难

线性回归文章目录线性回归学习目标 2.8 欠拟合和过拟合 1 定义 2 原因以及解决办法 3 正则化 3.1 什么是正则化 3.2 正则化类别 ...

2020-09-22

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