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机器学习(二)线性回归与正则化项

这篇是接着我的前面的线性回归写的。之前说到为了抑制模型的复杂度,降低结构风险而在损失函数中引入了正则化项。一般情况下,正则化项有L1正则化项和L2正则化项。而线性回归损失函数通过引入其中的一个或者二者混合而衍生出了三种回归:岭回归、Lasso回归以及ElasticNet回归。 1.岭回归(Ridge回归)   岭回归是在一般线性回归损失函数的基础上加入了L2正则化项,控制了模型的复杂度。损失函...
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养玫瑰花的日常

本来想直接写一篇机器学习博客的,突然想到一直想把本宝宝近期的养花过程写下来的,emmmm……..先把这篇写完再去写算法~   背景说明:本人从小到大除了在小学一年级被老师忽悠去养了一棵蒜苗以外(额,最后蒜苗什么结果没印象了 ̄□ ̄||)从来没养过任何植物。前一阵子看到实验室的小伙伴养了多肉和绿萝,心里也很羡慕,so,也打算养点啥。不过像我这个性格,压根就不会养多肉、仙人球这种无法带给我惊喜和成就感...
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机器学习(一)线性回归

哇!耽搁了两天,今天来把第一篇正儿八经的机器学习的算法博客补上,其实我也是在校学生一枚,看了很多算法和别人的总结,写了很多笔记。所以现在想试着把自己之前整理过的笔记和思考之后的注意点写下来,如果有问题欢迎给我指出来哦~ 1.什么是线性回归   对于所有接触机器学习的小伙伴来说,几乎都被安利过大神吴恩达的机器学习入门视频,而课程讲的第一个机器学习算法就是线性回归。实际上,线性回归属于监...
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哇!今天起要好好写博客

新年了耶~祝大家新年快乐(^▽^) 时间过得好快啊,转眼研究生已经过去了一半,今年秋季就要开始找工作了呢,感觉自己也学了一些东西,所以接着会把自己学过的,整理过的知识点发出来,虽然我自己比较菜,但是还是想鼓励一下自己努力坚持学下去;同时也给那些新手小伙伴一些帮助哦!        本人对数据挖掘方向感兴趣,所以博客主要包括的内容是:机器学习、深度学习、自然语言处理、数据挖掘算法以及数据结...
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机器学习实战之K-近邻算法总结和代码解析

机器学习实战是入手机器学习和python实战的比较好的书,可惜我现在才开始练习代码!先声明:本人菜鸟一枚,机器学习的理论知识刚看了一部分,python的知识也没学很多,所以写代码调试的过程很痛可!但是还是挨个找出了问题所在,蛮开心的!看了很多大牛分享的经验说,记住算法和模型的特点以及优缺点、适用场景是非常重要的,所以借着刚看完kNN的热度,赶紧把这些总结一下啦!       特点: (1)kNN...
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送给无论什么时候浮躁的自己!!!

怎么开始呢,那就介绍一下自己吧!目前是北京某不知名理工大学的小硕一枚,研究生转方向跟着导师开始学计算机大数据。其实我这个人真的是很没有恒心和毅力的,前一阵子真的下定决心要好好的学习这个方向,大部分的原因是我对数据挖掘和数据分析很感兴趣的,从大一到大四我都没对什么有过兴趣的(当然,除了小说以外,大学中的我有相当长的一段时间沉浸于小说当中不可自拔。现在回想起来简直是想抽死自己!!!)。而今天,先是在电...
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python安装及numpy的安装

因为对机器学习算法进行实战的话,python语言是必须的,所以前几天进行了安装和配置。说实话,相比较其他的编程语言的IDE来讲,python本身问题不大,但是因为要有很多的矩阵的计算,所以要安装numpy包!但是这个过程在我的电脑上出现了比较大的问题,所以,将这一过程记录下来,万一以后电脑出现了问题重新安装的话还能做参考!!        声明电脑配置: win7  64位    python...
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