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高数学习笔记之向量内积(点乘)和外积(叉乘)概念及几何意义

概括地说,向量的内积(点乘/数量积)。对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,如下所示,对于向量a和向量b:

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机器学习笔记之聚类算法K-Means

聚类算法是典型的无监督学习,其训练的样本中值包含样本的特征,不包含样本的标签信息。在聚类算法中。利用样本的特征,将具有相似属性的样本划分到统一类别中,它有点像全...

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机器学习之聚类算法Mean Shift

在K-Means算法中,最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响,K-Means++算法的提出,为选择较好的初始聚类中心提供了依据,但是算法中,聚类的类别个数k仍需...

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机器学习笔记之聚类算法 层次聚类 Hierarchical Clustering

层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters,后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚...

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机器学习笔记之决策树分类Decision Tree

决策树(decision tree)是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每...

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机器学习笔记之矩阵分解 SVD奇异值分解

奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,S...

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机器学习笔记之机器学习算法XGBoost

在上一篇Boosting方法的介绍中,对XGBoost有过简单的介绍。为了更还的掌握XGBoost这个工具。我们再来对它进行更加深入细致的学习。

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机器学习笔记之Numpy的random函数

在python数据分析的学习和应用过程中,经常需要用到numpy的随机函数,由于随机函数random的功能比较多,经常会混淆或记不住,下面我们一起来汇总学习下。

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机器学习笔记之数据缩放 标准化和归一化

使用单一指标对某事物进行评价并不合理,因此需要多指标综合评价方法。多指标综合评价方法,就是把描述某事物不同方面的多个指标综合起来得到一个综合指标,并通过它评价、...

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机器学习笔记之机器学习中常见的9种距离度量方法

在本文中,数据科学家 Maarten Grootendorst 向我们介绍了 9 种距离度量方法,其中包括欧氏距离、余弦相似度等。

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机器学习笔记之为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵

逻辑回归(logistic regression)在机器学习中是非常经典的分类方法,周志华教授的《机器学习》书中称其为对数几率回归,因为其属于对数线性模型。

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机器学习笔记之Boosting算法

集成学习是通过训练弱干个弱学习器,并通过一定的结合策略,从而形成一个强学习器。有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委...

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机器学习笔记之多重共线性问题以及如何解决

在进行线性回归分析时,容易出现自变量(解释变量)之间彼此相关的现象,我们称这种现象为多重共线性。

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高数学习笔记之范数与距离度量(python实现)

汉明距离的定义:两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要的最小替换次数。例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。...

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机器学习笔记之线性回归最小二乘法(公式推导和非调包实现)

博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程,以及使用python自己实现算法,但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,

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机器学习笔记之线性回归数学推导

机器学习涉及大量的高数知识,对待高数不要怕,学习机器学习要指导其中的数学原理,不要沉溺于数据的具体推导公式而耽误整体的学习进度。

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机器学习笔记之逻辑回归(Logistic Regression)

许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说,逻辑回归是一种有监督的统计学习方法,主要用于对样本进行分类。

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机器学习之代价函数(cost function)

代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏...

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机器学习笔记之机器学习的一些基本概念及符号系统

其实自认为还是非常喜欢数学的,但是对于复杂的公式还是有种恐惧感,就像最开始学英语时,对英语的感觉一样。但是数学与英语不同的地方在于,你可以尽情的刨根问底,从最基...

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机器学习笔记之一般线性回归Liner Regression

线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中,最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常...

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