学习笔记： 机器学习经典算法-多元线性回归的正规方程解
简单线性回归刻画的是样本的 1维特征与样本输出标记之间的关系；对于样本的多特征，刻画多特征与输出标记之间的多元线性关系描述为$ y = \theta_{0} + \theta_{1}x_{1} + \theta_{2}x_{2}... + \theta_{n}x_{n}$。 1、多元线性回归的目标函数 求解多元线性回归的目标函数...
学习笔记： 机器学习经典算法-简单线性回归（一元线性回归）
特点：主要用于解决回归问题，线性回归是许多强大非线性模型的基础(多项式回归，逻辑回归，SVM，神经网络...本质都是线性回归的拓展，寻找最优参数)，其结果具有很好的可解释性。 假设样本特征与样本输出标记之间存在线性关系，那么就可以寻找一条直线来最大程度拟合它们之间的关系。① 简单线性回...
学习笔记： 机器学习经典算法-数据集的归一化
特征量纲对样本点间距离计算的影响：对于以上数据表中反应的样本情况，我们可以观察到样本的第一个特征(肿瘤大小)在两样本中有$5$倍的差值，第二特征(发现天数)只有$2$倍差值。但是直接计算量样本点的距离(如欧式距离) $eluc.dist= \sqrt {(1-5)^2 + (200-100)^2}$的时候，就会出现两样本的距离大小主要被第二个特征(发现时间)所主导，也就是差值大的特征掩盖了相比之....
学习笔记： 机器学习经典算法-分类算法模型性能评估(准确度Accuracy)
在部署一个算法模型到生产环境之前，有必要对模型的性能进行测试；通常，对于准备投入模型训练的原始数据集拆分成训练数据(70%~80%)和测试数据(20%-30%)来训练模型和测试模型性能。 train_test_split ①自划分 np.random.seed(666) shuffle_index = np.random.permutation(len(X)) train_index ...
学习笔记： 机器学习经典算法-kNN(k近邻算法)
算法特点背后思想简单，应用数学原理简单，效果好，而且可以说是在诸多ML算法中独有的不需要训练模型的算法。 基本过程：对于判断特征空间中的一个样本点的归类，通过在该样本点周围搜索$k$个与其距离最近的邻居，然后根据这$k$个邻居所属类别占比来来判断目标样本点的最可能类别。 一、分类kNN算法的基本过程（python） ①数据集准备 import matplotlib.pyplot...
学习笔记： 机器学习经典算法-Numpy软件
numpy.array 存储多维数组，并可以将这些数组视为矩阵进行操作。在机器学习sklearn框架中，输入数据格式要求使用numpy数组。numpy.array与python基础list和array最大的区别：基础list可以存储任意元素类似R中的vector，缺点就是效率低下；而基础的array虽然做到了仅存储一种元素类型...
学习笔记： 机器学习经典算法-简介
输入数据集 数据采集表组织格式: 样本特征 可以是有明确语义的(如细胞表达的基因就是描述细胞的特征)；也可以是非常抽象的(如图像识别时候图像的每个像素点就可以看作描述图像的特征，2828的图像就有784个特征)。特征空间(feature sapce)：样本对象的本质是测量特征所组成的空间中的一个点。*分类任务 的本质就是在特征空间的切分 学习算法的输出结果极大程度依赖数据的输入特征可靠性。...
python机器学习预测学习笔记（有点问题）
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 24 17:19:23 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyone else. """ import pandas as pd from sklearn.t...
机器学习学习笔记1-初始机器学习
导语：之前有做过一些简单的跟机器学习相关的一些小玩意，比如OCR识别，车牌识别的东西，不过没有系统话的学习过机器学习，最近打算系统的看看学一学。这个是看吴恩达的机器学习的学习笔记的记录。学习地址什么是机器学习 Machine Learning：视频中介绍了两位机器学习专家给出的机器学习的定义：1.Artthur Samuel(1959年).Machine Learning：Field of st....
使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践| 学习笔记（二）
开发者学堂课程【Databricks数据洞察公开课：使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1058/detail/15565使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践....
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