转自:https://blog.csdn.net/guomutian911/article/details/78599450 参考文章: https://www.cnblogs.com/qcloud1001…
标签:机器学习
决策树——ID3算法存在的问题实例详解,以及C4.5算法信息增益率的计算实例
如何引入决策树算法以及决策树算法的基本知识参考前文https://blog.csdn.net/weixin_44451032/article/details/100046855 ID3算法存在的问题 例如在原始数据中加入…
Logistics回归系数解读
Logistic回归虽然名字叫”回归” ,但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素。 一、从线性回归到Logistic回归 线性回归和Logistic回归都是广义线性模型的特例。…
数据挖掘主要解决的四类问题
数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式。丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性。所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确…
抛弃归一化,深度学习模型准确率却达到了前所未有的水平
作者|机器之心编辑部 来源|机器之心 深度学习,已经不需要归一化了。 我们知道,在传递给机器学习模型的数据中,我们需要对数据进行归一化(normalization)处理。 在数据归一化之后,数据被「拍扁」到统…
免费的中文深度学习全书:《深度学习理论与实战:提高篇》
在线阅读:深度学习理论与实战:提高篇 序言 16年9月的时候我在CSDN发了一些深度学习的文章,主要是面向没有太多经验的开发者。达文读了后觉得我的文章比较通俗易懂,邀请我写一本书,当时头脑一热就答应下来。虽然现在出版的书…
遗传算法中的变异和交叉
遗传算法中的变异和交叉 一、交叉方法 1.部分匹配交叉(PMX) 由于一次只能去一个城市,所以一条染色体中的编码是不能重复的 比如我们随机产生两个父代:A=762150483,B=416307582, 我们假设选中的交叉…
泰勒展开式及其推导
泰勒级数用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。如果函数足够平滑的话,在已知函数在某一点的各阶导数值的情况之下,泰勒公式可以用这些导数值做系数构建一个多项式来近似函数在这一点的邻域中的值。 ——百度百科 1. 简介 泰勒…
模式识别--绪论 什么是模式识别?模式识别的主要方法及具体应用
一、什么是模式识别 人类每时每刻在完成某种模式识别的任务,例如读书看报(文字识别)、茫茫人海中寻找一个伙伴(特征识别)、鸟鸣(声音识别)……人们对外界对象的几乎所有认识都是对类别的认识,通过计算机模仿人脑对现实世界各种事…
pyspark 基于分位数的异常值剔除
文章目录 先解释下四分位数 如何通过四分位数判断一组数据中的异常值 代码实现 先解释下四分位数 如何通过四分位数判断一组数据中的异常值 通过 Tukey’s Test方法计算,此方法可用于识别一组数据中的异常值: 具体方…
对数几率回归(Logistic Regression)分析与实践
目录 1 对数几率回归原理分析 1.1 引入 1.2 损失函数 1.3 求最优解 2 对数几率回归实践 Logistic回归的一般过程 Logistic回归的优缺点 Logistic回归算法描述(改…
多项式拟合正弦曲线
目标 掌握最小二乘法求解(无惩罚项的损失函数)、掌握加惩罚项(2范数)的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)。 要求 生成数据,加入噪声; 用高阶多项式函数拟合曲线;…