摘要: 19年6月14号,也是NBA角逐总冠军那一天,我被安排在今天去面试。早上醒来,看见窗外很阴沉,打开手机发现今天的天气是小雨转暴雨,天气给我的感觉并不是那么好,但是很凉爽,这倒是真的。早上,和室友看猛龙对战勇士,真的是紧张万分,勇士虽然少了几元大将,但依然可?#22253;?#27604;分紧跟,的确很不容易了!到了中午,和室阅读全文
posted @ 2019-06-16 21:37 Frederic_Niu 阅读(61) 评论(2) 编辑
摘要: 本章主要讲述了“集成学习”和“随机森林”两个方面。 重点关注:bagging/pasting、boosting、stacking三个方法。 首先,提出一个思想,如果想提升预测的准确率,一个很好的方法就是用集成的方法。让多种预测器尽可能相互独立,使用不同的算法进?#37266;?#32451;。最后以预测器中的预测结果的多数作阅读全文
posted @ 2019-06-06 16:46 Frederic_Niu 阅读(13) 评论(0) 编辑
摘要: 一、重要概念 1. 图、简单图、图的同构、度序列与图序?#23567;?#34917;图与自补图、两个图的联图、两个图的积图、偶图 图:一个图是一个?#34892;?#23545;<V, E>,记为G=(V, E),其中: 1) V是一个有限的非空集合,称为顶点集合,其元素称为顶点或点。用|V|表示顶点数;2) E是由V中的点组成的无序对构成的集合,阅读全文
posted @ 2019-05-18 10:25 Frederic_Niu 阅读(290) 评论(0) 编辑
摘要: 如题如题!!!阅读全文
posted @ 2019-05-13 18:17 Frederic_Niu 阅读(15) 评论(0) 编辑
摘要: 本章讲决策树 决策树,一种多功能且?#30475;?#30340;机器学习算法。它实现了分类和回归任务,甚至多输出任务。 决策树的组合就是随机森林。 本章的代码部分不做?#24471;鰨?#20855;体请到我的GitHub上自行获取。 决策树的每个节点都是一种属性的判断,每个分支是判断结果的输出,是一种监督学习的算法。 决策树的类别有很多,最广泛使阅读全文
posted @ 2019-04-25 11:26 Frederic_Niu 阅读(21) 评论(0) 编辑
摘要: 本章在讲支持向量机(Support Vector Machine)。 支持向量机,一个功能?#30475;?#30340;机器学习模型,能够执行线性或非线性数据的分类、回归甚至异常?#23548;?#27979;的任务。它适用于中小型数据集的分类。 线性SVM分类 线性SVM分类大体分为两类,一种叫硬间隔分类,另一种叫软间隔分类。两者间的区别在于是否阅读全文
posted @ 2019-04-23 11:14 Frederic_Niu 阅读(14) 评论(0) 编辑
摘要: 本章主要讲训练模型的方法。 线性回归模型 闭式方程:直接计算最适合训练集的模型参数 梯度下降:逐渐调整模型参数直到训练集上的成本函数调至最低,最终趋同与第一种方法计算出的参数 首先,给出线性回归模型的预测公式 将上述公?#36739;?#37327;化 当公式存在后,我们由于需要最优参数,因此需要成本函数。线性回归模型一般的阅读全文
posted @ 2019-04-09 10:42 Frederic_Niu 阅读(62) 评论(0) 编辑
摘要: https://pan.baidu.com/s/1iTIoa4RXdK-lo_QEgLEOFw 提取码:76hf阅读全文
posted @ 2019-04-08 10:36 Frederic_Niu 阅读(134) 评论(0) 编辑
摘要: 回顾3月,自己做的很多地方值得坚持,但也存在很多的问题。比如制定的计划开始挺好的,之后就不想再去坚持,这个非常糟糕,我需要自己改进!在学习方面,我感觉自己的强?#28982;?#19981;够大,没有达到自己所期望的那个样子,不能在4月份浪费自己的时间,我需要更?#20248;?#21147;!在生活方面,我应该早点睡觉,早点起床,早点干活,规律自己阅读全文
posted @ 2019-04-01 00:35 Frederic_Niu 阅读(42) 评论(0) 编辑
摘要: 本章主要讲关于分类的一些机器学习知识点。?#19968;?#25353;照以下关键点来总结自己的学习心得:(本文源码在文末,请自行获取) 什么是MNIST数据集 二分类 二分类的?#38405;?#35780;估与权衡 从二元分类到多类别分类 错误分析 多标签分类、多输出分类 什么是MNIST数据集 MNIST数据集是一组由美国高中生和人口调查局员工阅读全文
posted @ 2019-03-27 17:41 Frederic_Niu 阅读(170) 评论(0) 编辑
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