维度这个词在机器学习里面，应该是一个高频词，它经常出现在人们的视野中，比如说随机森林是通过随机抽取特征来建树，以避免高维计算；再比如说，sklearn中导入特征矩阵，必须是至少二维；特征选择的目的是通过...
...。 很显然这条曲线在之前的图像之上，因为我们使用了机器学习算法，使得公司的运营更加的有效率。这个模型越好，那么这个模型就会越凸。现在将横纵轴上的值变成百分比。横轴的100%指的是百分百的客户群，纵轴的100%指...
本文要讲述一个古老的机器学习算法，叫做朴素贝叶斯。这个算法比较简单明了，没有使用非常复杂的数学定理。用到的核心的数学理论就是概率中的一个定理，叫做贝叶斯定理(Bayes Theorem)。 贝叶斯定理 现在我们看一个例...
数据预处理是机器学习中非常重要的步骤，为了能正确的分析数据，得到最佳的机器学习算法，拿到数据后我们一般来说都需要对数据进行预处理。数据预处理包括以下几个步骤： 导入数据集 处理缺失数据 分类数据 数据分...
...。好了，又是学了半年多，每天学6个小时，一周6天。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。不过实力肯定没有那些编程出身，数学、统计出身的人强，所以很多...
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本文将要开始介绍机器学习中的强化学习， 这里首先应用一个多臂老虎机(The Multi-Armed Bandit Problem)问题来给大家解释什么是强化学习。 多臂老虎机问题 如图所示，我们有几个单臂老虎机，组成一起我们就称作多臂老虎机，...
figure1.py pythonimport numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from matplotlib import pyplot as plt data = load_iris() features = data[data] feature_names = data[feature_names] target = ...
...p.c_[np.ones((100, 1)), X] # print(X_b) learning_rate = 0.1 # 通常在做机器学习的时候，一般不会等到他收敛，因为太浪费时间，所以会设置一个收敛次数 n_iterations = 100000 m = 100 # 1.初始化theta， w0...wn theta = np.random.randn(2, 1) count = 0...
...p.c_[np.ones((100, 1)), X] # print(X_b) learning_rate = 0.1 # 通常在做机器学习的时候，一般不会等到他收敛，因为太浪费时间，所以会设置一个收敛次数 n_iterations = 100000 m = 100 # 1.初始化theta， w0...wn theta = np.random.randn(2, 1) count = 0...
...p.c_[np.ones((100, 1)), X] # print(X_b) learning_rate = 0.1 # 通常在做机器学习的时候，一般不会等到他收敛，因为太浪费时间，所以会设置一个收敛次数 n_iterations = 100000 m = 100 # 1.初始化theta， w0...wn theta = np.random.randn(2, 1) count = 0...
摘要： 这是机器学习研究人员和从业人员所学到的12个关键经验教训的总结，包括避免陷阱，重点问题以及常见问题的答案。 机器学习算法可以通过从数据中归纳出如何执行类似任务的方法。在手动编程不适用的情况下，这...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
刘永祥
马忠志
王晗
刘德刚
elisa.yang
张利勇
