发简信
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TensorFlow入门（二）mnist与softmax
MNIST For ML Beginners 这个教程是给机器学习和TensorFlow的新手准备的，如果你已经知道MNIST是什么，softmax(多项式回归)是什么，可以...
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黑化肥发灰，灰化肥发黑
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请教一下楼主，为啥要进行bool变量处理？
Kaggle初探--房价预测案例之模型建立
概述 本文数据来源kaggle的House Prices: Advanced Regression Techniques大赛。 本文接着Kaggle 初探 -- 房价预测案例...
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PCAPCA是一种无参数的数据降维方法。 首先看如下一张图 这是一组二位数据图，这些数据形成一个椭圆形状的点阵，那么这个椭圆有一个长轴和一个短轴。在短轴方向上，数据变化很少；在极端...
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集成之 AdaBoost算法Boosting 屏幕快照 2018-03-02 下午12.10.47.png 上图（图片来自prml p660）就是一个Boosting的过程，绿色的线表示目前取得的模型（...
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Bagging 和Boosting 概念和区别
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...
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支持向量机（SVM）支持向量机 我们要像线性分类器一样找到一个超平面，不仅能够对数据点进行一个准确的分隔，同时我们希望所有的点尽量都能够远离我们的超平面。 一般来说，我们查找最近点和超平面之间的...
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神经网络
MP神经单元 多层神经单元 特点 优点 缺点 MP神经单元 关于平面直线方程h = ax + by +c = 0，等式左边大于零和小于零分别表示点在直线的一侧还是另一侧。 ...
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逻辑回归
分类问题 相比较线性回归，逻辑回归主要是针对分类问题。他输出的结果只有两种，其中“0”表示“否”，“1”表示是“是”。 一般线性模型的假设函数为“y=wx+b”，其实逻辑回归...
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随便写
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线性回归单变量线性回归 多变量线性回归 局限性 梯度下降法 优点 缺点 单变量线性回归 模型线性回归假设数据集中每个yi和xi之间存在一种线性关系，针对这种未知的线性关系可以提出如下...
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决策树判别模型 C3决策树算法流程 每次选择其中一个特征对样本集进行分类 对分类后的子集递归进行步骤1 一般来说最理想的是样本都属于同一个分类，但是一般情况下，我们根据选取特征来实...
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贝叶斯算法贝叶斯理论 最大似然估计 优点 缺点 贝叶斯理论 根据一个已发生事件的概率，计算另一个事件的发生概率. 转换到我们的数据集上的话，可以这样表示。 在这里y是类变量，X是依赖特...
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MYSQL 排版和语法协议
"[]" square brackets：可选项 "|"vertical bars:选择其中的一个 "()"braces:表示必须选项 "..."ellipisis :省略部...
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Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
（）里面的为shell中输入的命令，一定要输全包括；&等符号第一步：苹果->系统偏好设置->最下面点mysql，关闭mysql服务第二步：进入终端输入（cd /usr/loc...
