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一、逻辑回归基本概念1. 什么是逻辑回归逻辑回归就是这样的一个过程:面对一
# coding=utf-8import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as n
原创 9月前
41阅读
    决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组
win10环境下,基于anaconda的一套实验环境一、问题描述如下图在调用时遇到I
原创 9月前
427阅读
【tensorflow版本问题解决】ImportError: No module named 'tensorflow.keras'
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import datasetsimport pandas as pd''' 房子大小与price的关系'''import randomhouse_size = [random.randrange(70,200) for i in range(10...
原创 9月前
53阅读
机器学习之线性回归例子
  万事开头难,刚接触迁移学习,网上的资料水平又良莠不齐,在一时间没能找到合适的学习资料,幸得老师为我们寻找了最新的也非
原创 9月前
54阅读
迁移学习小记(一)仅用于学习记录
  上篇文章对cnn进行了一些介绍,附了完整小例子代码,介绍了一部分函数概念,但是对我这样的新手来说,代码中涉及的部分
原创 9月前
30阅读
一、Word2VecWord2Vec(Word Embeddings)——词向量/词嵌入是一个可以将语言中字词转化为向量形式表达
1. 导入from sklearn import datasetsdigits = datasets.load_digits()122. 属性查看digits: bunch类型print digits.keys()['images', 'data', 'target_names', 'DESCR', 'target']1233. 具体数据1797个样本,每个样本包括8*8像素的图像和一个[0...
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197阅读
一、递归神经网络(RRN) 传统的神经网络,只是在深度上进行多层连接,层与层之间具有连接,但是在同层的内部节点之间没有
原创 9月前
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初识LSTM——迁移学习小记(四)
错误分析:主要是由于同时采用了tensorflow和keras的函数,而二者返回的数
使用sklearn的DecisionTreeRegressor解决分类问题实例。数据集描述       数据
第三章 经典算法–支持向量机SVM的第一个问题:对于任意线性可分的两组点,在SVM分类的超平面上的投影都是线性不可
在sklearn 模型训练是出现如下报错:‘ValueError: Unknown label type: ‘unknown’’该怎么解决?意思是类型不匹配,需要将字符串数组转换为数值型;以fit为例:train_y后加上astype(‘int’)即可gbdt.fit(train_x,train_y.astype(‘int’))...
存在即合理,欢迎补充,拍砖KNN优点简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归; 可用表现很好,适合多分类任务,适合...
于这个类别。来源:KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法距离公式两
文章目录​​0 笔记说明​​​​1 背景介绍​​​​1.1 频率派​​​​1.2 贝叶斯派​​​​2 公式推导​​​​3 符号修正​​​​4 SGVI​​0 笔记说明。注意:本笔记主要是为了方便自己日后复习学习,而且确实是本人亲手一个字一个公式手打,如果遇到复杂公式,由于未学习LaTeX,我会上传手写图片代替(手机相机可能会拍的不太清楚,但是我会尽可能使内容完整可见),因此我将博客标记为【原创】,
本博客为(系列一)的笔记,对应的视频是:【(系列一) 绪论-资料介绍】、【(系列一) 绪论-频率派vs贝叶斯派】。
本博客为(系列二)的笔记,对应的视频是:【(系列二) 数学基础-概率-
本博客为(系列四)的笔记,对应的视频是:【(系列四) 线性分类1-背景】、【(系列四) 线
本博客为(系列五)的笔记,对应的视频是:【(系列五) 降维1-背景】、【(系列五) 降
原创 9月前
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机器学习-白板推导-系列(五)笔记:降维(PCA/SVD/PCoA/PPCA)
本博客为(系列十一)的笔记,对应的视频是:【(系列十一) 高斯混合模型1-模型介
本博客为(系列十)的笔记,对应的视频是:【(系列十) EM算法1-算法收敛性证明】、
应用于PERG的信号处理和机器学习工具可以帮助临床决策MDD的诊断和随访,以测量治疗反应。
矩阵、向量求导公式
(本文阅读时间:7分钟)机器学习的整个流程分为训练、测试、预测三个要素,上次分享(Salary)之间存在着近似线性的关系。...
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YJL
9月前
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AI入门| 微软ATP带你看机器学习怎么“训练”?
转载自:PRML Research Group编辑:一点人工一点智能原文:​​​多视图机器学习的宏观发展趋势​​​多视图学习也称为多视角学习(Multi-view Learning),其研究主旨在于如何通过对视图间相互关系的建模与发掘,建立视图间的正则化约束或概率依赖关系,最终增强学习系统的性能。在现实应用问题中,同一事物或对象存在不同角度和不同途径的描述形式,这些不同的描述就构成了事物的不同视图
@toc模型介绍输入空间:\mathcal{X}\subseteq\boldsymbolR^n输入:x=(x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(n)})^T\in\mathcal{X}输出空间:\mathcal{Y}=\{+1,1\}输出:y\in\mathcal{Y}感知机:f(x)=\text{sign}(w\cdotx+b)=\begin{cases}+1,\quadw\cd
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.keras.losses' has no attribute 'SparseCategori
本博客为(系列六)的笔记,对应的视频是:【(系列六) 支持向量机1