【阿旭机器学习实战】【8】逻辑斯蒂回归原理及实战
逻辑斯蒂回归【关键词】Logistics函数，最大似然估计，梯度下降法,随机梯度下降（SGD）1、Logistics回归的原理利用Logistics回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归” 一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的...
【阿旭机器学习实战】【7】岭回归基本原理及其λ的选取方法
线性回归之岭回归1、原理如果数据的特征数比样本点还多应该怎么办？是否还可以使用普通的线性回归来做预测？答案是否定的。因为输入数据的矩阵X不是满秩矩阵。非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归（ridge regression)的概念。缩减方法可以去掉不重要的参数，因此能更好地理解数据。此外ÿ...
【阿旭机器学习实战】【6】普通线性线性回归原理及糖尿病进展预测实战
1、原理回归是对连续型的数据做出预测。分类的目标变量是标称型数据。如何从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实...
机器学习入门：概念原理及常用算法
一：机器学习概念、原理和应用场景1.1机器学习的基础概念人工智能、机器学习、深度学习人工智能从1950年兴起，1980年机器学习开始繁荣，2010年深度学习黑科技开始兴起，人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习，互相包含的关系。什么是人工智能？经典的定义希望它能够像人一样思考，做事...
图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(前置学习系列二）
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1欢迎fork欢迎三连！文章篇幅有限，部分程序出图不一一展示，详情进入项目链接即可图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现（PGL）[前置学习系列二]上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述，下面进图GMLnetw....
机器学习原理-线性回归 | 学习笔记
开发者学堂课程【Tensorflow2.0入门与实战：机器学习原理-线性回归】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/664/detail/11098机器学习原理-线性回归内容介绍：一、Tensorflow 2.0 tf....
机器学习原理与实战 | 线性回归与逻辑回归
1. 基础概念1.1 学习曲线通过学习曲线可以观测模型准确度与训练数据集大小的关系，其要表达的内容是当训练数据集增加时，模型对训练数据集拟合的准确性以及交叉验证数据集预测的准确性的变化规律%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npn_dots = 200 X ...
机器学习原理与实战 | SVM（支持向量机）实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. 二维SVM分类例子from sklearn.datasets import make_blobs X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, ra...
机器学习原理与实战 | PCA降维实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. PCA介绍1.1 概念思想：dots = np.array([[1, 1.5], [2, 1.5], [3, 3.6], [4, 3.2], [5, 5.5]]) def cross_point(x0, y0): "...
机器学习原理与实战 | K近邻算法实践
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npKNN算法中，其算法参数是K，参数选择需要根据数据来决定。K值越大，模型的偏差越大，对噪声数据越不敏感，当K值很大时，可能造成模型欠拟合；K值越小，...
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