直接看B站视频吧:
废话不多说,先放资源链接: 链接:https://pan.baidu.com/s/1XYXNJvmVfBoe9rSdTnZDBw 提取码:xjor视频安装教程我会在评论区放上B站链接(如果我有心情剪的话) B站视频 https://www.bilibili.com/video/BV1g54y197A8 安装TeX Live 下载镜像文件,安装 windows8/8.1/10 …
打开iwrite,一提交作业,发现: 这可咋办啊! 那就跟着步骤来呗: 按F12打开元素审查 点一下左上角 再点一下文本框,就能定位到HTML中的位置 在文本框中写几个字母,康康具体位置: 那就复制进这里就可以了 看看效果: 搞定!
好久没有更新博客了,因为最近的学习笔记实在是不太容易敲键盘,所以改成了手写笔记提高效率。 昨天晚上听说学弟学妹的python作业是做数据分析,正好闲来无事,那就写个爬虫练练手吧。 所有源代码已经再github开源,如果对您有帮助,请给个star,蟹蟹(嘤嘤嘤): https: …
最近做华为软件精英挑战赛热身赛,给出的demo是使用logistic做的金融风控,比赛要求很严格,如果使用Python 进行训练那么不能使用任何第三方机器学习库,只能使用Python和原生numpy1.17。所以就萌生了写一遍原生logistic回归的想法。 数学公式 logistic回归的数学公式很 …
from math import log import operator def calcShannonEnt(dataSet): # 计算数据的熵(entropy) numEntries=len(dataSet) # 数据条数 labelCounts={} for featVec in dataSet: currentLabel=featVec[-1] # 每行数据的最后一个字(类别) if currentLabel not in labelCou …
AUC 详细看之前博客:模型评估与选择 受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC) ROC曲线下面积(Area Under ROC Curve) 很多学习器是微测试样本产生一个实值或者概率预测,然后将这个预测值与一个分类阈值(threshold)进行比较,若大于阈值则为正例,小于阈 …
目录 线性回归 高斯分布 最大似然估计 最小二乘法的本质 Logistic回归 工具 梯度下降算法 最大似然估计 线性回归 对于单个变量: y=ax+b 对于多个变量: 使用极大似然估计解释最小二乘法 $y^{(i)}=\theta^{T}x^{(i)}+\varepsilon^{(i)}$ 误差$\varepsilon^{(i)}(1\le i\l …
目录 凸集的基本概念 凸函数的基本概念 凸优化的一般提法 凸集基本概念 思考两个不能式 两个正数的算术平均数大于等于几何平均数 给定可逆对称阵Q,对于任意向量x,y,有: 思考凸集和凸函数 在机器学习中,我们把形如 这样的图形的都称为凸函数。 $y=x^2$是凸函数,函数 …
anaconda/miniconda的安装 请查看我的博客: https://upcwsh.top/python/43/ 本教程全部命令操作均在CMD(win)、terminal(win)、终端(linux/Macos)中执行 使用前配置 因为anaconda默认更新源在国外,不使用众所周知的特殊方法很难获得较高的访问下载速度,我们可以通过使 …
主要内容 矩阵 特征值和特征向量 矩阵求导 矩阵 SVD的提法 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法,可以看做对称方阵在任意矩阵上的推广。 假设A是一个$m\times n$阶实矩阵,则存在一个分解使得: 通常将奇异值从大到小排列,这样$\sum$就能 …
机器学习入门 深度学习和机器学习? 深度学习在某种意义上可以认为是机器学习的一个分支,只是这个分支非常全面且重要,以至于可以单独作为一门学科来进行研究。 回忆知识 求解S. 对数函数的上升速度 我们使用Python简单写一段代码可以很容易获得结果。但是我们使用数学 …
经验误差与过拟合 假设有m个样本,a个分类出现了错误,那么错误率$E$为 $$E=\frac{a}{m}$$ $$精度=1 - 错误率$$ 误差 预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差” 学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或者“经验误差” 在新样本上的误差称为“泛化误差” 过拟合与欠拟合 …
一、Perceptron Hypothesis Set 例子: 银行要决定是否给使用者发信用卡。 可以将每一个使用者的各种信息作为一个向量,每一个维度使用$x_i$来表示,给每个不同特征给予不同的权重,将加权值的和作为输出,设置一个阈值,如果超过阈值,那么就输出1,如果小于阈值,就输 …
定义 如果目标函数或约束条件中包含非线性函数,就称这种规划问题为非线性规划问 题。 非线性规划目前还没有适于各种问题的一般算法,各个方法都有自己特定的适用范围。 一般形式: 线性规划与非线性规划的区别 如果线性规划的最优解存在,其最优解只能在其可行域的边界上 …
COPYRIGHT © 2020 .Pteromyini ALL RIGHTS RESERVED.