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算法channel

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仅用Excel就可玩转逻辑回归？！

可能没有不知道 excel 的了，但是仅仅靠excel就能玩转逻辑回归？有的小伙伴真想有人把这个做一下。

2019-06-19

3.9K0

BAT面试题46：解释对偶这个概念

一个优化问题可以从两个角度进行考察，一个是primal 问题，一个是dual 问题，就是对偶问题。

2019-03-07

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BAT面试题4：简单聊聊特征工程

机器学习大数据卷积神经网络编程算法线性回归

接下来，每天推送一道BAT的面试题，一般问到的这些知识点都是很重要的，所以知道的就再复习一下，不知道的希望这篇可以帮助到你。日积月累，你会在不知不觉中就步入机器学习的大门，并且越走越远。同时，还能助你顺利拿到OFFER.

2018-10-23

1.6K0

爱(AI)与你同行系列"(1)：从哪三个方面入手做好特征选择工程？

机器学习大数据编程算法卷积神经网络线性回归

今天我们聊一聊特征工程方面的知识，随着大数据时代的到来，特征工程发挥着越来越重要的作用。当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。简单说，就是发现对因变量y有明显影响作用的特征，通常称自变量x为特征，特征工程的目的是发现重要特征。一般来说，特征工程大体上可以分为三个方面，一是特征构造，二是特征生成，三是特征选择。

2018-09-30

4580

神经网络精炼入门总结：出现缘由，多层感知机模型，前向传播，反向传播，避免局部最小

神经网络深度学习线性回归决策树

在本文中，我将初步介绍神经网络有关的概念和推导，本文是后续深度学习的入门，仅对神经网络做初步理解，后续文章中会继续进行学习。

2018-07-31

1.1K0

北大才女笔记：这样学习线性回归和梯度下降(上篇)

线性回归 https github 机器学习

我们说到，机器学习中主要的两个任务就是回归和分类。如果读者有高中数学基础，我们很容易回忆到我们高中学习过的一种回归方法——线性回归。我们将这种方法泛化，就可以得到机器学习中的一种常见模型——线性模型，线性模型是监督学习的一种。

2018-07-31

5010

AI路上，她会一路相伴......

人工智能编程算法大数据机器学习线性回归

这是一条通往 AI 的路...... 和 AI 路上，第一步这么走下去... 谈到花一定时间研究基础算法的重要性。它们帮助我们夯实算法地基，领略到算法思想的魅力。如果不注重这方面的培养，容易陷入靠直觉去解决问题而效率不高的境地。它们是入门AI的前奏。

2018-07-25

3030

机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析

线性回归编程算法机器学习

0 回顾在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战。在用直接法求出权重参数时，有一个假设是某个矩阵不能为奇异矩阵。在实战中，我们发现如果它近似为奇异矩阵，然后再利用最小二乘法（OLS）去计算权重参数会出现bug。出现的是什么bug？在OLS算法的基础上应该怎么进行优化解决这个bug呢？ 1 无偏估计先看一个无偏估计的例子。工人师傅一天制造了1000个小零件，现在质检人员准备要检验这1000个件的合格数量和不合格数量，要求控制在

2018-04-02

1.6K0

案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（XGBoost提交结果）

编程算法线性回归

01 — 回顾泰坦尼克号的案例系列已经推送了2个，分别解决了数据预处理：特征工程，数据清洗等，包括模型的BaseLine阶段的求解，关于这两篇文章，请参考：案例实战|泰坦尼克号船员获救预测（数据预

2018-04-02

1.3K0

Tensorflow笔记|tensorflow做线性回归

tensorflow 线性回归编程算法机器学习

本系列推送主要参考： Stanford University CS20SI: Tensorflow for Deep Learning Research. 01 — Tensorflow做线性回归前面实现过最小二乘法的线性回归算法，梯度下降求解过程，详见文章：机器学习之线性回归：算法兑现为python代码那么，借助tensorflow如何实现最小二乘法的线性回归呢？基本的思路，首先生成拟合的数据集，然后构建线性回归的Graph，最后在Session中迭代train器，得到拟合的参数w和b，画出拟合曲线

2018-04-02

9180

算法channel 2017回顾

编程算法机器学习深度学习线性回归

1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括：算法的基本思想算法的实例分析有些算法的源代码的实现案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9

2018-04-02

8840

机器学习储备（3）：似然函数例子解析

机器学习线性回归

似然函数是个什么函数，它的意义是什么？它与概率相比，有什么不同吗？ 1 似然函数似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。给定输出 x 时，关于参数 θ 的似然函数 L(

2018-04-02

5850

机器学习线性回归：谈谈多重共线性问题及相关算法

机器学习线性回归编程算法

前面几天阐述了线性回归的最小二乘法（OLS）在做回归时，一致地看待每一个样本点，是典型的无偏估计，会得到一个使得残差最小的权重参数。然而，在面对一堆数据集存在多重共线性时，OLS 就变得对样本点的误差

2018-04-02

1.7K0

机器学习：说说L1和L2正则化

机器学习 python 编程算法线性回归

0 回顾在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等

2018-04-02

1.5K0

机器学习逻辑回归：原理解析及代码实现

机器学习线性回归编程算法

前到现在为止，我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了，从最基本的线性回归入手，讨论了如何在拿到一堆数据时，先进行数据预处理（暂时未详细阐述，会在以后某个时间段详细论述）

2018-04-02

8380

「机器学习」：不得不知的概念（3）

机器学习编程算法线性回归

在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。归纳偏好归纳偏好（inductive bias），机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好。任何一个有效的机器学习算法必有其归纳偏好，否则它将被假设空间中看似在训练集上等效的假设所迷惑，而无法生成确定的学习结果，这也是机器学习中非常重要的概念，举例说明。例子如果我们在购买某个股票时假定根据两个主要特征：股票经纪公司等

2018-04-02

5800

机器学习之线性回归：算法兑现为python代码

机器学习线性回归编程算法 python

前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法，从假设到原理，详细分析了直接求解和梯度下降两种算法，接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。 01 数据预处理在拿到一个数据集后，往往需要经

2018-04-02

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