感知机感知机可以看做一个仿生算法， 生物学的思想不止一次的***到机器学习里，感知机是最简单的一种。神经元通过树突“收集信息” ， 通过“轴突”放电进行决策行为。用生活里的比喻看，感知机就是一个最简单的自动分类机，你可以用它来预测货架上的的东西是香蕉还是苹果，或者你面前的人是否值得交往；在数学上看，感知机就是一个特征平面（假设二维）里的分类直线。 从简单到抽样理解，一个计算图的流程 1 收集数据2
# 分类问题，比较不同的分类器 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import S
1. 如何参数初始化？为什么不建议全 0 初始化？2. 什么是 Logistic 回归？回归问题的目标是得到连续的值，比如明年的收入；回答 是多少；分类问题回答 是什么；分类是机器学习的一个典型问题，目标是给新数据一个分类；logistic 函数的其他角度，比如最大熵，最大熵是指处于最随机的状态；熵是指随机性；当什么都不知道的时候，最可能的状态就是熵最大的状态；Logistic 蕴含的含义是熵最大
1 为什么使用线性回归？线性回归是机器学习的一个应用，为什么使用线性回归 ？线性回归一般指回归性任务（为什么叫回归？Regression 回；Re 回，gre 走，往回走），如何实现线性回归？最开始是不知道 w 和 b 的，因为是在求解 w 和 b；所以一开始需要给 w 和 b 一个 初始值，初始值什么都可以，只要别太夸张就可以了；将数据点的真实 X 输进去，会得到预测 的Y；每个数据点又有 一
#模型需要假设，最简单的假设就是线性假设#每一个因子，每一个特征与预测变量的关联都是线性的#如何求解模型？数据量很大时，唯一比较现实的是不假设能够求得准确的解析解#而是用一个代价函数来衡量不准确的解与真实情况的差距#用暴力搜索的办法可以找到参数，更好的办法叫做梯度优化#不要小看线性假设#在什么都不知道的情况下，可以先用线性回归进行尝试，判断是否存在能够使用的因子；#什么叫回归？从一种特征预测另一种
#波士顿房价数据集的处理importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_bostonboston=load_boston()boston.data.shapeboston.data1-2-1importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_bosto
物理预测的胜利与失效人工智能 复杂系统 大数据，有一个共同的主线——数学数学很大程度来自于生产和实践，最早的数学来自于古埃及的土地测量学古代中国也有九章算术数学是物理学、化学到今天大数据，人工智能的核心基础，因为存在一个重要的概念——数学模型数学模型是对现实世界的抽象，这些抽象成为我们对事物进行认知和预测的重要工具什么是数学模型？不同于古埃及的土地测量中基于经验的数学，数学模型是对现实世界的抽象真
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
