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全部文章 / 机器学习（共24篇）

GBDT：梯度提升决策树

综述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强...

2018-03-11

0 921

机器学习中Bagging和Boosting的区别

Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1. B...

2018-03-10

0 501

pandas使用笔记

DataFrame使用笔记 dates=pd.date_range('20160728',periods=6) #创建固定频度的时间序列 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) #创建6*4的随机数...

2018-03-08

0 1042

pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

1 concat concat函数是在pandas底下的方法，可以将数据根据不同的轴作简单的融合 1 2 pd.concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_index=False, keys=None, ...

2018-03-08

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随机森林的优缺点

随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。随机性主要体现在两个方面：（1）训练每棵树时，从全部训练样本（样本数为N）中选取一个可能有重复的大小同样为N的数据集进行训练（即bootstrap取样）；（2）在每个节点，随机选取所有...

2018-03-06

0 966

吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记（1-2）-- 神经网络基础

以下为在Coursera上吴恩达老师的DeepLearning.ai课程项目中，第一部分《神经网络和深度学习》第二周课程部分关键点的笔记。笔记并不包含全部小视频课程的记录，如需学习笔记中舍弃的内容请至Coursera 或者网易云课堂。同时在阅读以下笔记之前，强烈建议先学习吴恩达老师的视频课程。 ...

2018-01-25

0 1852

神经网络理论基础及 Python 实现

一、多层前向神经网络多层前向神经网络由三部分组成：输出层、隐藏层、输出层，每层由单元组成；输入层由训练集的实例特征向量传入，经过连接结点的权重传入下一层，前一层的输出是下一层的输入；隐藏层的个数是任意的，输入层只有一层，输出层也只有一层；除去输入层之外，隐藏...

2018-01-25

0 438

40道题检测你的机器学习掌握程度

引言人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。随着时间的推移，我们将看到机器学习无处不在，从移动个人助理到电子商务网站的推荐系统。即使作为一个外行，你也不能忽视机器学习对你生活的影响。本次测试是面向对机器学习有一定了解的人。参加测试...

2018-01-18

0 808

深入浅出BP神经网络算法的原理

相信每位刚接触神经网络的时候都会先碰到BP算法的问题，如何形象快速地理解BP神经网络就是我们学习的高级乐趣了（画外音：乐趣？你在跟我谈乐趣？）本篇博文就是要简单粗暴地帮助各位童鞋快速入门采取BP算法的神经网络。 BP神经网络是怎样的一种定义？看这句话：一种按“误差逆传播算法训练”的多层前馈网络。 ...

2018-01-18

0 559

线性回归与之梯度下降

本文会讲到： (1)线性回归的定义 (2)单变量线性回归 (3) cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法 (4) 梯度下降：解决线性回归的方法之一 (5) feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 ...

2017-12-29

0 427