案例1现在有100个样本点，部分数据截图如下：该数据前两列为特征数据，最后一列为标签因为只有两个特征，我以第一个特征作为横坐标的值，以第二个特征作为纵坐标的值。图像如下：现在我要找到决策边界(找到最佳的θ)对未知样本点进行预测分类案例1-线性逻辑斯蒂回归分类线性逻辑斯蒂-易错点的强调（1）数据的预处理-添加偏置项为每一
原创
2022-05-09 21:24:20
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一.PCA降维的目的（目标）就是为了在尽量保证“信息量不丢失”的情况下，对原始特征进行 降维，也就是尽可能将原始特征往具有最大投影信息量的维度上进行投影。将原特征投影到这些维度上，使降维后信息量损失最小。将原有的M维数据集，转换成N维的数据（N<M）。新生成的k维数据尽可能的包含原来d维数据的信息。目标（1）.找到变异最大的新维度，以最大程度地区分不同数据点。（2）.这一新维度应该可以让我们
2.4 案例：实现线性回归学习目标目标
应用op的name参数实现op的名字修改应用variable_scope实现图程序作用域的添加应用scalar或histogram实现张量值的跟踪显示应用merge_all实现张量值的合并应用add_summary实现张量值写入文件应用tf.train.saver实现TensorFlow的模型保存以及加载应用tf.app.flags实现命令行参数添加和
二分查找的复杂度为什么是O(logn)?最好时间复杂度：O(1)直接找到的那种最坏复杂度计算：对于有n个结点的平衡二叉树而言，比如高度为3的二叉树，共1+2+4=2^3-1=7个结点，所以高度与结点数的关系是：(2^h)-1=n，也就可以得到h=log2(n+1)。对于二分查找而言，最坏的时间复杂度就是查到二叉树的叶子节点才查到key，所以最坏是O(h)=O(log(n+1))=O(logn)。参
# Python 岭回归案例
## 什么是岭回归
岭回归是一种用于处理多重共线性问题的线性回归方法。多重共线性指的是在回归模型中，自变量之间存在高度相关性的情况。当自变量之间存在高度相关性时，最小二乘估计（普通线性回归）会变得不稳定，即对观测数据的微小变动非常敏感。岭回归通过引入一个正则化项，约束回归系数的大小，从而缓解多重共线性问题。
## 岭回归案例
假设我们有一个房价预测的数据集，其
原创
2023-08-29 03:56:30
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一、绪论K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选
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2024-04-03 14:21:26
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回归的定义和应用实例回归定义：回归（regression）就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值scalar应用实例：a）股市预测（Stock Market Forecast）： 输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等 输出：预测股市明天的平均值 。b）自动驾驶（Self-driving Car）：输入：无人车上的各个sensor的数据，例
解决回归问题思想简单,实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想回归问题:连续值如果样本 特征 只有一个 称为简单线性回归 y=ax + b通过 训练 数据集 预测出来的值我们希望它和真实值 之间差距尽可能的小
如果想要计算距离 我们自然会想到可以使用绝对值
绝对值在计算中不是特别好的方式 方程不可导 没法求最优解
另外计算距离 还可以想到的是 使用平方计
关键词：机器视觉；图像处理；图像理解1 引 言 机器视觉是指用计算机来模拟人的视觉功能的一门科学技术，它的目标就是用图像获取来恢复现实世界的模型，然后认知现实世界。机器视觉是一个相当新颖而且发展十分迅速的研究领域。自从20世纪50年代就着眼于研究统计模式识别继而开始机器视觉的探讨建立了不少机器视觉理论，如马尔(Marr)计算理论、正则化理论等，大大地
文章目录一、变量1.名义变量（分类变量） ：名义2. 有序变量（等级变量）： 有序3. 连续变量： 标度4. 离散变量5. 二元变量（二值变量）二、spss常用分析技术1、描述统计（1）偏度（Skewness）（2）峰度（Kurtosis）2、比较平均值（1）独立样本T检验（Independent Samples T-Test）（2）成对样本T检验（Paired Samples T-Test）（
机器学习定义机器学习是一个源于数据的模型的训练过程，最终归纳出一个面向一种性能度量的决策。机器学习步骤提出问题理解数据数据清洗构建模型评估案例： 学习时间与考试分数之间的相关性1，问题：学习时间与考试分数之间的相关性2，理解数据导入数据集#导入包
from collections import OrderedDict
import pandas as pd
#数据集
examDict={
'学习时
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2024-09-15 19:14:46
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# Spark 随机森林回归案例解析
随机森林是一种强大的集成学习方法，它通过构建多个决策树并最终将它们的预测结果进行组合，从而提供更为精准的预测。在Spark中，随机森林提供了分布式的处理能力，使得处理大规模数据成为可能。本篇文章将介绍如何使用Spark中的随机森林进行回归分析，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了Apache Spark。
01.由数据集testSet.txt,求出回归方程????=????^????????,画出决策边界。02.由上述训练集确定回归方程参数，预测新的样本点；现在给定一个新的样本点
原创
2022-05-09 21:25:43
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# 实现Java Spark逻辑回归案例的步骤
## 1. 准备工作
在开始实现Java Spark逻辑回归案例之前，首先需要确保已经安装好了Java、Spark，并且熟悉Spark的基本概念和API。
## 2. 数据准备
准备好用于逻辑回归的训练数据集和测试数据集，确保数据集已经处理好并且可以被Spark读取。
## 3. 导入相关库
在Java中使用Spark实现逻辑回归，需要导入以下
原创
2024-03-23 07:48:50
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匹萨的直径与价格的数据%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
def runplt():
plt.figure()
plt.title(u'diameter-cost curver')
plt.xlabel(u'diameter')
plt.ylabel(u'cost')
plt.axis([0,
“ 在深度学习领域中，样本数据输入网络之前一般都做一个normalization预处理，把数据钳制到一定范围，确保不同样本的数据都属于同一量级，这样可加快训练速度，并提升训练模型的泛化能力。”全局对比度归一化（Global contrast normalization, 简称GCN）正是这样一种常用的数据预处理方法。01—GCN的统计学基础知识假设有n个数据：将以上每个数据都减去它们的均
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2024-04-26 11:44:09
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概述
利用麦克风阵列去进行声源定位(波达方向估计)现在也越来越热门了，特别是深度学习的进入该领域后。以前自己做声源定位的时候，都是想着法的去对传统方法进行改进，包括
TDOA类: 通过广义互相关函数计算TDOA,然后基于该TDOA定位。
beamforming类: 包括SRP-PHAT, 主要是去搜索使波束形成器输出功率最大的角度。
subspace类：这类方法做的比较多，主要是基于
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2021-06-18 14:39:27
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K最近邻算法使用的直接是sklearn中的KNN。 K最近邻算法属于监督学习的一种。 它既可以应用于分类，也可以应用于回归。一：K最近邻算法原理KNN用于分类KNN用于回归其思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。在scikit-learn中，K最近邻算法的K值是通过n_neighbors参数来调节的，默认值是5
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2024-08-12 13:51:35
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概念在回归（一）中提到用最小二乘法求解回归系数的过程中需要考虑特征矩阵是否可逆的问题，事实上当特征数量比样本数量多的时候（样本数m大于特征数n，X不是满秩矩阵）就会遇到这个问题，这个时候标准线性回归显然就无从下手了 引入岭回归就是为了解决这个问题，它是最先用来处理特征数多余样本数的算法。该算法的基本思想是在XTX上加上一个λI使得矩阵非奇异，从而能够对XTX+λI求逆，其中I是一个n*n
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2023-07-14 11:24:34
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一.Scikit-Learn许多知名机器学习的算法实现的库1.Scikit-Learn 包含，分类，聚类，回归，模型选择，特征处理，维度缩小几个大的功能模块，导入Sklearn模块import sklearn2.机器学习的步骤分析#1.获取数据集 #2.数据基本的处理和分析（分析主要是找特征） #3.特征工程 #4.机器学习 #5.模型评估3.KNN算法的代码实现#从sklearn的邻居中导入KN
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2024-06-20 13:59:57
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