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17 个机器学习的常用算法!
编程算法
线性回归
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强化学习
监督学习
在监督式学习下,输入数据被称为“训练数据”,每组训练数据有一个明确的标识或结果,如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”,对手写数字识别中的“1“,”2“,”3“,”4“等。在建立预测模型的时候,监督式学习建立一个学习过程,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。监督式学习的常见应用场景如分类问题和回归问题。常见算法有逻辑回归(Logistic Regression)和反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network)
Python数据科学
2021-09-08
857
0
从零开始,用Python徒手写线性回归
线性回归
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。这种方法已经存在了 200 多年,并得到了广泛研究,但仍然是一个积极的研究领域。由于良好的可解释性,线性回归在商业数据上的用途十分广泛。当然,在生物数据、工业数据等领域也不乏关于回归分析的应用。
Python数据科学
2021-01-28
763
0
如何用逻辑回归做数据分析?
线性回归
对象存储
逻辑回归是解决二分类问题的监督学习算法,用来估计某个类别的概率。其直接预测值是表示0-1区间概率的数据,基于概率再划定阈值进行分类,而求解概率的过程就是回归的过程。
Python数据科学
2021-01-28
992
0
经典好文!一文详尽讲解什么是逻辑回归
线性回归
分类算法
机器学习
神经网络
深度学习
Logistic Regression 是一个非常经典的算法,其中也包含了非常多的细节,曾看到一句话:如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型,可以说 SVM,但千万别说 LR,因为细节真的太多了。
Python数据科学
2019-11-21
2.2K
0
机器学习经典算法优缺点对比及选择建议
编程算法
决策树
线性回归
机器学习
神经网络
机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。
Python数据科学
2019-07-19
1.7K
0
【机器学习笔记】:大话线性回归(二)
线性回归
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设,损失函数,参数估计,和简单的预测。具体内容请看下面链接:【机器学习笔记】:大话线性回归(一)
Python数据科学
2018-12-10
1.9K
0
【机器学习笔记】:大话线性回归(一)
线性回归
线性回归作为监督学习中经典的回归模型之一,是初学者入门非常好的开始。宏观上考虑理解性的概念,我想我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑,不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢?
Python数据科学
2018-12-05
1.3K
0
【精华分享】:转行数据分析的一份学习清单
数据分析
python
线性回归
如果你是一个对编程毫无经验的小白,那么首先你应该掌握一定的编程基础(尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们)。对于新手来说,博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言,Python易于理解,上手简单,非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐:简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》,经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过,大家看过之后基本上都很认同,是入门Python最快效果最好的书籍。
Python数据科学
2018-08-06
863
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪,探寻中国数据库50年的发展历程
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