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文章/答案/技术大牛

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JasonhavenDai

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统计学习方法之线性回归法1.线性回归2.损失函数（Cost Function）3.梯度下降4.最小二乘法5.数据归一化6. 模型评估7.参考文献

线性回归机器学习

1.线性回归回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。对模型设定的假设：回归模型是正确设定的，即模型选择了正确的变量，且选

2018-04-11

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统计学习方法之感知机1.感知机模型2.学习策略3.学习算法4.源代码

编程算法机器学习

1.感知机模型在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的，因此属于判别模型。感知机由Rosenblatt于1957年提出的

2018-04-11

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Python的机器学习库之Sklearn快速入门1.基本概述2.入门实践3.部分结果

python scikit-learn 机器学习

1.基本概述 Scikit-learn 也简称 Sklearn, 是机器学习领域当中最知名的 python 模块之一. Sklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类 Regression 回归 Clustering 非监督分类 Dimensionality reduction 数据降维 Model Selection 模型选择 Preprocessing 数据预处理 2.入门实践 # utf-8 from sklearn import datasets

2018-04-11

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《Python自然语言处理》答案第三章

python 机器学习

第三章 1 s='colorless' s=s[:s.index('r')]+'u'+s[s.index('r'):] 2 s[:s.index('-')] 4 5 monty[::-1]可以逆置列表 6 p=r'[a-zA-Z]+' nltk.re_show(p,'123asd456') nltk.re_show(p,'123asd456asd') p='[A-Z][a-z]*' nltk.re_show(p,'123asd456asd') nltk.re_show(p,'Aadsds123asd

2018-04-11

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