机器学习之Logistic回归

1.Logistic回归简介线性回归能够找到一个假设函数来估计原函数,从而根据特征变量来得到假设值,但线性回归模型不能达到分类的效果。在线性回归的基础上,我们将假设值和概率结合得到分类器,达到分类的效果。虽然Logistic回归是回归模型,但在实际项目中我们经常用于分类问题。2.Sigmoid函数为什么选择Sigmoid函数呢?我们目标是寻找函数进行分类,首先假设任意多类的分类问题(不仅是两类)。

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机器学习之线性回归

1.线性回归分析( Linear Regression Analysis)线性回归分析(Regression Analysis):其数据集是给定一个函数和他的一些坐标点,然后通过回归分析的算法,来估计原函数的模型,求得最符合这些数据集的函数解析式。然后我们就可以用来预估未知数据,输入一个自变量便会根据这个模型解析式输出因变量,这些自变量就是特征向量,因变量即为标签,而且标签的值是建立在连续范围内的

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机器学习知识体系

1.什么是机器学习机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。上述为百度百科定义,而在现实生活中,我们主要会碰到两类问题。一类是我们知道怎么去通过算法将输入转化为输出,通过学习此类模式得到相应输出

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Markdown写作教程

博客搭建教程写完之后,很多同学都比较感兴趣,那么在此也写下Markdown写作教程,更快捷、方便的写作博文。当然网上已经有太多人写Markdown教程,那么很多人难免问这个问题,为什么你还要花时间去写如此一篇教程呢?是因为哪怕是同样的内容,写出来之后便有我自己的风格,能让更多人浅显易懂的了解这些知识,同时也能增加我的个人理解,共同学习。1.为什么选择Markdown首先通过Github搭建博客,我

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Mac+Hexo+GitHub博客搭建教程

1.为什么写博客以前利用Jekyll+Github搭建博客,但每次博客搭建完成后都没有继续坚持写博文,直到最近找实习才认识到技术博客的重要性。以前学习的很多知识点都已经忘记啦,所以下定决心这次认真总结以前学习的知识点,认真写点技术文章。2.Mac+Hexo+GitHub博客现在博客主流的就是Jekyll和Hexo两种格式,选择Jekyll还是Hexo就根据个人喜好啦,但个人更推荐使用Hexo,选择

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Python之MatPlotLib使用教程

1.Matplotlib简介Matplotlib是非常强大的python画图工具Matplotlib可以画图线图、散点图、等高线图、条形图、柱形图、3D图形、图形动画等。2.Matplotlib安装pip3 install matplotlib#python3

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Python之Pandas使用教程

1.Pandas概述Pandas是Python的一个数据分析包,该工具为解决数据分析任务而创建。Pandas纳入大量库和标准数据模型,提供高效的操作数据集所需的工具。Pandas提供大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。Pandas是字典形式,基于NumPy创建,让NumPy为中心的应用变得更加简单。

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Python之NumPy使用教程

1.NumPy概述NumPy(Numerical Python)是用Python进行科学计算的基础软件包。包含以下特点:强大的N维数组对象Array成熟的函数库用于集成C/C++和Fortran代码的工具实用的线性代数、傅立叶变换和随机生成函数

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  • manyangyang: json2mysql部分有一些数据导入不到sql中,数据库中有些...
  • manyangyang: json2mysql部分有一些数据导入不到sql中,数据库中有些...
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  • 谓之小一: 你好,所有代码都放在https://github.com/wei...
  • momo: 可以分享一下mysql数据吗
  • momo: 可以分享一下利用pymysql将Json类型数据导入到MySQL...
  • 在 2018年12月 发布的文章 - 大专栏: [...]后端前端人工智能DevOps移动端测试程序人生 ...

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