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）

特征工程-幅度调整-无量纲化（二）：归一化和标准化案例，看不懂你打我

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 归一化一般泛指把数据压缩到0到1之间的浮点数。 data = np.random.randint(10,100,size=(100,2)) ta...

2020-09-22

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机器学习线性回归（一）：线性回归的基本概念和案例

LinearRegression(线性回归) 回归是一种解题的方法，或者说是“学习的方法”，也是机器学习中比较重要的概念。回归一词的英文是Regression,单词原型regress大概的意思是“回退，倒退，退化”。其实Regression回归分析的意思借用了这么一层含义，是由果索因的过程，是...

2020-09-22

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机器学习线性回归（二）：线性回归的特征与目标的关系分析

线性回归的特征与目标的关系分析线性回归当中主要有两种模型，一种是线性关系，另一种是非线性关系。在这里我们只能画一个平面更好去理解，所以都用单个特征或两个特征举例子。线性关系单变量线性关系多变量线性关系注释：单特征与目标值的关系呈直线关系，或者两个特征与目标值呈现平面...

2020-09-22

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机器学习线性回归（三）：机器学习中需要掌握的导数知识

导数引自书中知识：（1）常见的函数导数（2）导数的四则运算（3）矩阵求导

2020-09-22

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机器学习线性回归（四）：线性回归的损失函数

线性回归的损失函数假设以波士顿房价为例子，真实的数据之间存在这样的关系真实关系：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率那么现在呢，我们随意指定一个关系（猜测）随机指定关系：预测房子价...

2020-09-22

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机器学习线性回归（五）：线性回归公式求解

import numpy as np X = np.array([[3,3.2],\ [3.5,3.6]]) X y = np.array([[118.4],\ [135.2]]) y 矩阵求解的公式 #转置 XT = X.T...

2020-09-22

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线性回归的常用求解方法之最小二乘法（一）：最小二乘回顾意义通俗理解+工资和年龄对贷款金额的影响案例案例

文章目录平方误差对w求导一个线性回归的例子平方误差平方误差可以写作对w求导对w求导，当导数为0的时候，平方误差最小，此时w等于解释：我们的目的是求y=wx+b+e中的w和b，先使平方误差最小，也就是导数为0，此时w就求出来了，然后b就也求出...

2020-09-22

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线性回归的常用求解方法之最小二乘法（二）：最小二乘回归的数据计算意义

文章目录基础知识高斯分布误差是服从高斯分布的代码 3个样本 5个样本基础知识误差ε^(i)是独立并且具有相同的分布,并且服从均值为0方差为θ2的高斯分布 ...

2020-09-22

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线性回归的常用求解方法之最小二乘法（三）：最小二乘法回归带来的问题

文章目录损失的部分可以叫做残差，考虑大部分人生成了系数，所以有残差也很正常最大的问题是：每添加一条数据，残差都不一样。评估方法：最常用的评估项 R^2的取值越接近1我们认为模型拟合的越好

2020-09-22

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线性回归的常用求解方法之梯度下降法（二）：Python封装梯度下降线性回归

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sk...

2020-09-22

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