关于机器(33)代码解决方案的搜索结果

1：《机器学习基石》---验证

本节涉及的知识点：（1）用验证来选择参数和模型；（2）验证的流程；（3）验证集大小的选择； 1 验证我们可以用验证来从如下的组合中做选择：验证的流程是：先划分训

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2：机器学习基石-8

模型简单点，deterministic noise 会小一些 Virtual examples:不是原始资料，是对原始资料变换后的资料，使资料多一点。可能与原始分布不同。

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3：机器学习—线性回归

线性回归的主要思想是：已知样本数目为m，特征(feature)数目为n。给出假设h(X)=theta0+theta1*x1+theta2*x2+…+thetan*xn=X*theta X=[1,x1,x2,…xn]，xi

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4：机器学习-logistic回归

logistic回归的主要思想：已知样本数目为m，特征(feature)数目为n。给出假设h(X)=g(X*theta) g(z)是sigmiod函数：g(z)=1/(1+exp(-z)) 考虑分类器问题

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5：机器学习基石-9

简单模型揭示了数据的内在规律。而复杂的模型因为表达能力过强，所以无论数据有无规律都能分开数据。

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6：机器学习校招

作者：辛俊波链接：https://www.zhihu.com/question/29291174/answer/44180349来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。非大大，作为刚经历

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7：机器学习基础大纲

数学基础（2节课）微积分极限，e，导数，微分，积分偏导数，方向导数，梯度极值，多元函数极值，多元函数泰勒展开无约束优化，约束优化拉格朗日乘子，对偶问题线性代数矩阵，行

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8：机器学习-octave使用

1 == 2 % false1 ~=2 % true% 隐藏版本，只显示>> .PS1(‘>> ‘);% 输出两位小数格式disp(sprintf(‘2 decimals: %0.2f‘,a))% 转换数字格

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9：机器学习 1 regression

Linear regerssion 线性回归回归： stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car

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10：机器学习-分类简介

一分类概述分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作为分类器),该模型能把数据库中的数据项

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11：机器学习之 PCA

PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分

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12：windows管理linux机器

一：putty1.下载：http://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html除下载putty外还需要下载pscp、psftp等系列工具，用于文件传输使用。

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13：机器学习算法：AdaBoost

AdaBoost算法（Adaptive Boost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。

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14：机器学习-Probabilistic interpretation

Probabilistic interpretation，概率解释解释为何线性回归的损失函数会选择最小二乘表示误差，表示unmodeled因素或随机噪声，真实的y和预测出来的

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15：机器学习（2）—— matplotlib

　　python34 中绘图基本是matplotlib库，基于matplotlib库可以绘制基本的图形。　　1、基本绘图　　（1）点图（data:http://pan.baidu.com/s/1i3L0UDB） 1 impo

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16：老机器安装Centos

512M内存，80G硬盘ubuntu-server没有压力，但是因为很多平台只支持centos服务器linux系统内存要超过1G默认才能用图形界面安装。装好之后即使256M内存都可

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17：python机器学习——分词

使用jieba库进行分词安装jieba就不说了，自行百度！import jieba将标题分词，并转为listseg_list = list(jieba.cut(result.get("title"), cut_all=False))所

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18：机器学习问题汇总

1、什么是分类问题，什么是回归问题？区别在哪里？有没有联系？　　分类问题：是对输入数据求一个具体的值，例如简单的二分类，只存在两种情况，要么在参考直线的左边

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19：机器学习经典算法

函数名称均为sklearn库中的函数1.线性回归算法：LinearRegression：　　其中常用的有：Ridge:岭回归算法，MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法，ElasticNet:弹

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20：周志华机器学习笔记

首先的阶段由卷积层和池化层组成，卷积的节点组织在特征映射块（feature maps）中，每个节点与上一层的feature maps中的局部块通过一系列的权重即过滤器连接。

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