發簡信
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TensorFlow入門（二）mnist與softmax
MNIST For ML Beginners 這個教程是給機器學習和TensorFlow的新手準備的，如果你已經知道MNIST是什么，softmax(多項式回歸)是什么，可以...
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黑化肥發灰，灰化肥發黑
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請教一下樓主，為啥要進行bool變量處理？
Kaggle初探--房價預測案例之模型建立
概述 本文數據來源kaggle的House Prices: Advanced Regression Techniques大賽。 本文接著Kaggle 初探 -- 房價預測案例...
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PCAPCA是一種無參數的數據降維方法。 首先看如下一張圖 這是一組二位數據圖，這些數據形成一個橢圓形狀的點陣，那么這個橢圓有一個長軸和一個短軸。在短軸方向上，數據變化很少；在極端...
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集成之 AdaBoost算法Boosting 屏幕快照 2018-03-02 下午12.10.47.png 上圖（圖片來自prml p660）就是一個Boosting的過程，綠色的線表示目前取得的模型（...
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Bagging 和Boosting 概念和區別
Bagging和Boosting都是將已有的分類或回歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的分類器，更準確的說這是一種分類算法的組裝方法。即將弱分類器組裝成強分類器...
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支持向量機（SVM）支持向量機 我們要像線性分類器一樣找到一個超平面，不僅能夠對數據點進行一個準確的分隔，同時我們希望所有的點盡量都能夠遠離我們的超平面。 一般來說，我們查找最近點和超平面之間的...
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神經網絡
MP神經單元 多層神經單元 特點 優點 缺點 MP神經單元 關于平面直線方程h = ax + by +c = 0，等式左邊大于零和小于零分別表示點在直線的一側還是另一側。 ...
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邏輯回歸
分類問題 相比較線性回歸，邏輯回歸主要是針對分類問題。他輸出的結果只有兩種，其中“0”表示“否”，“1”表示是“是”。 一般線性模型的假設函數為“y=wx+b”，其實邏輯回歸...
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隨便寫
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線性回歸單變量線性回歸 多變量線性回歸 局限性 梯度下降法 優點 缺點 單變量線性回歸 模型線性回歸假設數據集中每個yi和xi之間存在一種線性關系，針對這種未知的線性關系可以提出如下...
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決策樹判別模型 C3決策樹算法流程 每次選擇其中一個特征對樣本集進行分類 對分類后的子集遞歸進行步驟1 一般來說最理想的是樣本都屬于同一個分類，但是一般情況下，我們根據選取特征來實...
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貝葉斯算法貝葉斯理論 最大似然估計 優點 缺點 貝葉斯理論 根據一個已發生事件的概率，計算另一個事件的發生概率. 轉換到我們的數據集上的話，可以這樣表示。 在這里y是類變量，X是依賴特...
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MYSQL 排版和語法協議
"[]" square brackets：可選項 "|"vertical bars:選擇其中的一個 "()"braces:表示必須選項 "..."ellipisis :省略部...
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Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
（）里面的為shell中輸入的命令，一定要輸全包括；&等符號第一步：蘋果->系統偏好設置->最下面點mysql，關閉mysql服務第二步：進入終端輸入（cd /usr/loc...
