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- ML之UliR：利用非线性回归，梯度下降法(迭代十万次)求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值 目录 输出结果 代码设计 输出结果 更新…… 代码设计 import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(... ML之UliR：利用非线性回归，梯度下降法(迭代十万次)求出学习参数θ，进而求得Cost函数最优值 目录 输出结果 代码设计 输出结果 更新…… 代码设计 import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance): x = np.zeros(...
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- 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本... 1 概率 条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么， 对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题 2 Logistic Regression(逻辑回归)基本...
- 来源：本文来自《趣味数据周刊》 作者：herain 数据预测，不是实际值，不要迷信 一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11，希望我们的梦想一一实现，再创销售奇迹。 等不及，我们一起预测2019天猫双11销售额。 注释：times代表第几次，gmv代表销售额 1、历年销售预览： 2、简单... 来源：本文来自《趣味数据周刊》 作者：herain 数据预测，不是实际值，不要迷信 一年一度的双11，我们喜欢买买买，更乐意看到全民双11会创作怎样的销售奇迹。2019年是第11个双11，希望我们的梦想一一实现，再创销售奇迹。 等不及，我们一起预测2019天猫双11销售额。 注释：times代表第几次，gmv代表销售额 1、历年销售预览： 2、简单...
- 0 统计量：描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 均值，平均数，平均值，mean 中位数：将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间的变量，若是偶个数，取中间两个均值 众数：数据出现次数最多的书 0.2 离散程度衡量 方差 variance 标准差 standard deviation，方差的开二次方 1 回归问题和分类问题区别： 回归问题：Y变... 0 统计量：描述数据特征 0.1 集中趋势衡量 均值，平均数，平均值，mean 中位数：将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间的变量，若是偶个数，取中间两个均值 众数：数据出现次数最多的书 0.2 离散程度衡量 方差 variance 标准差 standard deviation，方差的开二次方 1 回归问题和分类问题区别： 回归问题：Y变...
- 学习了一个学期机器学习算法，从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解，下面总结一下十大机器学习算法，从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结，如果有错误的地方，欢迎指出。 目录 1.决策树 2.线性回归 3.逻辑回归 4.支持向量机SVM 5.朴素贝叶斯 1.决策树 这个监督式... 学习了一个学期机器学习算法，从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解，下面总结一下十大机器学习算法，从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结，如果有错误的地方，欢迎指出。 目录 1.决策树 2.线性回归 3.逻辑回归 4.支持向量机SVM 5.朴素贝叶斯 1.决策树 这个监督式...
- 此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。 1 Chapter14 41、回归分析1、简单的线性回归模型2、其他的几种回归分析模型：1、对数模型2、指数模型3、幂模型4、多项式模型 42、时间序列分析1、创建人工服务接听量预测曲线2、预测模型评价 后话： 41、回归分析 回归分析：... 此部分仅仅是告诉你怎样用Tableau做这个模型，如果想要更加深刻的了解可以去看专门的统计学课程。 1 Chapter14 41、回归分析1、简单的线性回归模型2、其他的几种回归分析模型：1、对数模型2、指数模型3、幂模型4、多项式模型 42、时间序列分析1、创建人工服务接听量预测曲线2、预测模型评价 后话： 41、回归分析 回归分析：...
- 之前说过会陆续写一些基本的机器学习算法的原理、推导和应用的文章，今天开始连载啦。每篇文章的思路是这样的：通过实例引入这个算法的使用场景公式详细推导这个算法的实现原理借助 Python 类库来进行具体实践如果大家觉得有哪些可以优化的地方可以留言给我，我会慢慢完善的。再后面会陆续放送各个机器学习算法、深度学习模型及相关的实例实践，希望对大家有帮助。今天首先讲解最基本的机器学习算法，线性回归。线性... 之前说过会陆续写一些基本的机器学习算法的原理、推导和应用的文章，今天开始连载啦。每篇文章的思路是这样的：通过实例引入这个算法的使用场景公式详细推导这个算法的实现原理借助 Python 类库来进行具体实践如果大家觉得有哪些可以优化的地方可以留言给我，我会慢慢完善的。再后面会陆续放送各个机器学习算法、深度学习模型及相关的实例实践，希望对大家有帮助。今天首先讲解最基本的机器学习算法，线性回归。线性...
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