今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：
系列文章目录： 感知机 线性回归 感知机（Perceptron）是最最最简单的机器学习算法（分类），同时也是深度学习中神经元的基础组件； 算法介绍 感知机与逻辑回归、SVM类似的是同样是构建一个分割超平面来实现对数据点的分类...x[1] for x in X])-1,max([x[1] for x in X])+1) plt.show() 最后 从算法上看，感知机无疑是非常简单的一种，但是它的训练过程依然是完整的，因此作为机器学习入门算法非常合适
系列文章目录： 感知机 线性回归 如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧； 算法介绍 线性回归通过超平面拟合数据点
sigmoid区间为(0,1)； 如何看待逻辑回归选择Sigmoid作为概率输出函数呢，可以从以下几个点来理解： sigmoid自身性质： 输入是整个实数域，输出是(0,1)，输出不包含0和1，使得对于机器学习仅使用整体的一部分作为样本进行训练的场景...0.0005) i,norm,w = model.train() print(f"epochs={i} -> w={w} -> norm={norm:>.8f}") 最后 逻辑回归几乎是机器学习中应用最为广泛的一种分类算法
最近和许多朋友交流，发现当前机器学习应聘时，手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样，成为必点菜了。 那么，手推SVM是不是必要的呢？...正反双方各执一词，正方说，手推SVM才能看出应聘者的理论基础，反方说，现实中，SVM限于性能，应用面很小，尤其是现在xgboost, lightGBM等高性能的boosting框架的盛行，更让SVM成为了好看不好用的东西...能说清楚基础原理就可以了，没必要手推。...不过客观讲，机器学习暴涨的需求面前，大家实战经验都有限，可用来测试面试者实际经验的问题不好找，为降低招聘风险，问一下理论推导，也是权宜之计。 02 步步为营，怎么搞定SVM的推导？
系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 算法介绍 前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法，有一点相同的是它们都是线性的，而实际工作中遇到的基本都是非线性问题，而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础...数据总是线性的）； 从模型出发：使用能处理非线性的模型来处理问题，比如决策树、神经网络等； 本篇主要从数据或者说特征的角度来看如何处理分类和回归的非线性问题，这一类处理手段与具体的算法无关，因此有更大的普适性，在机器学习中也被广泛的使用
在单变量的情况下，我们要求的参数只有2个，在多变量的情况下，我们要求的参数会有多个，单变量可以看成是多变量的特例。
所以，搞机器学习，到底需要多少数学知识？ 这个问题没有一定的正确答案，完全取决于你工作的需要和个人的兴趣 。...你可能对这样的方法为什么可行有疑问，还是那句话，这只是数学家告诉我们的一个办法，他们也证明过了，做机器学习的我们，直接拿来使用就可以了。如果你非要问清楚为什么，请参阅wiki。
上回说到MOBA手游中最重要的是英雄，那么其次于英雄的便属于英雄加成，在MOBA中表现为铭文装配，这两者在游戏中对于游戏体验的作用是巨大的。...在MOBA手游中，虽然属性的加成不只是铭文，还有购买的装备，但开局前对铭文的装配，可以给英雄带来不少的提升，也有利于英雄前期的发育。...在MOBA手游中，不同的铭文会给英雄带来不同属性的增幅，每个英雄也有各自最适合的铭文搭配。...往期推荐： Python模拟MOBA手游~英雄篇 2021-04-16 华为云高校联盟活动~Python模拟MOBA手游（三） 2021-04-11 三月碎碎念 || Q1总结 2021-04-03 一键三连
MOBA手游中最重要的便是玩家，在游戏中表现为英雄，与英雄相关的操作有英雄击杀，英雄重生，英雄升级等等。如果再细化一点那便是英雄的属性改变、英雄坐标的变化以及经验值的改变...
事实上与线性回归相比，多项式回归没有增加任何需要推导的东西，唯一增加的是对原始数据进行多项式特征转换，这有点类似我们在非线性问题中对特征的处理：将
本专题对高频机器学习面试题进行了搜集、分类和整理，主要包括”手撕推导篇“、“模型比较篇”、“工程经验篇”以及“基础概念篇”等多个子系列，考前刷一刷，面试更好过！ 手撕逻辑回归 ?...代码实现(python) def kmeans(k): m, n = 100, 20 # 构造样本：100行、20列 x = 10 * np.random.random((m, n))
序言：AlphaGo的出现,让我对机器学习产生了很大的兴趣，学习了 AnderwNG 大神“史坦福大学公开课：机器学习课程”之后开始尝试自己处理相关问题，并在项目中进行实践（一款横板动作游戏），最初采用的是...有了最初的实践，让我看到机器学习在复杂游戏中存在应用的可能，于是通过对 DQN 算法的进一步学习，并且在兄弟团队（火影项目组）的支持下，我开始在火影手游中进行了一些实践。...强化学习机器学习有几个常见的解决问题的领域，包括回归和分类/聚类，例如手写字体识别，语音识别，图像识别等，基本上都可以划分到一个回归或者分类问题上。...但在游戏领域要面对的情况有些不同，在用机器学习解决回归或者分类问题时，无论在训练阶段还是预测阶段，样本都是离散的，他们之间不存在时间上的前后依赖关系。...目前在火影手游中，竞技场的AI采用行为树的方法实现，该AI水平较强，但行为模式比较单一，很容易玩家发觉是一个AI。
今天我们给出梯度下降（Gradient Descent）的推导示例，通过一个简单的例子让我们理解GD的流程和本质。
总结：报告「2023手术机器人报告」。产品上，国内更强调性价比，但也要遵循国外潜在的商业模式，“手术机器人+耗材”是可持续生态模式。产品力上，主要体现在不可替代性、强力辅助性和可拓展性。...这份报告提供了关于手术机器人技术和商业化的深入分析。以下是报告的主要内容总结： 1. **手术机器人的重要性和发展趋势**: - 手术机器人是医疗机器人中最重要的领域。...**手术机器人的市场和技术概览**: - 手术机器人市场火热，近四年在中国的融资次数超过一百次。...**手术机器人的技术细节**: - 手术机器人涉及多学科融合，包括人机交互、医学图像、系统软件、机器人装置和定位装置等。 - 重要技术包括图像重构、空间配准和定位控制。...**腔镜手术机器人**: - 这是最有商业价值的手术机器人类型，广泛应用于多个外科领域。 - 主要由医生控制台、机械臂和影像系统组成。
机器之心报道 作者：蛋酱、小舟 神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。...去年 5 月，机器之心曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板，该项目受到广泛关注，迄今已收获 2.2K Star。...这份 101 页的模板共包含几个部分： 基础组件 架构 机器学习概念 抽象背景 渐变背景 机器学习 & 健康 其他 机器学习系统设计 基础组件 这套画图模板首先提供了多种基础组件，比如表示过程、操作或转换的圆角矩形...机器学习概念 该模板还可以用来表示机器学习中的一些基本概念，比如 DropOut、归一化： ? 除此之外，目前这套模板还包含多张关于生物、医疗领域的内容。比如疼痛强度预估、疼痛位置预估： ?...此外，该模板还可用于机器学习系统设计，例如： ?
在机器学习领域，有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》，很多同学选择这本书入门，都曾有被西瓜支配的恐惧。...我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集，以它为例手算+可视化讲解过XGBoost，自认非常通俗易懂。 最近我介绍了决策树的可视化，还有可以快速实现机器学习web应用的神器——streamlit。...今天我们就把它们结合起来，用机器学习帮华强挑西瓜！仅供娱乐，希望大家可以学到一些新姿势。
机器学习系列： 机器学习（1） - 人工智能起源 机器学习（2）细说监督学习 机器学习（3）再说监督学习的套路 ---- 前面说到了机器学习的套路，今天我们来手推下线性回归模型（单变量）的参数推导...线性回归模型，单变量的情况下，只有2个参数，y = w*x + b，这个学过数学的同学都知道，拟合线性用到的算法是MSE（最小均方误差），这在机器学习中的表达方式就是代价函数。...今天我们给出的是通过数学求导的方式来计算参数，这种方式解释性好，但是需要求导数，计算量比较大，后面我们还会给出梯度下降法的手推过程。
（机器手等）推动多个物体(这些物体的大小、形状、质量和摩擦系数等物理特性可能是未知的)时产生的复杂交互关系。...在模拟训练或与真实机器人系统一起训练时，DIPN被证明可以生成有效的样本数据。...DIPN的高精度允许直接与抓取网络集成，产生一个机器人操作系统，能够执行具有挑战性的杂波去除任务，同时以完全自我监督的方式进行训练。...因为DIPN的高精度，时期可以直接与抓取网络进行集成，构成一个机器人操作系统，能够执行具有挑战性的杂波去除任务，同时以自监督的方式进行训练。...值得注意的是，DIPN在真实机器人硬件系统上的性能甚至比仿真中还要好。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
KNN算法原理 本篇博客基于《机器学习实战》实现 算法原理简要概括，重在代码实现 k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系
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