機器學習任務
EM算法
極大似然估計（MLE）
最大後驗概率（MAP）
https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/51643845
https://blog.csdn.net/zk_j1994/article/details/53997787
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機器學習任務的一般步驟
一、確定特徵：（收集訓練資料） 1 > 資料探索：（為什麼要進行資料探索呢：有助於選擇 合適的 資料預處理方法 和 建模方法） （1）資料質量分析 -- 缺失值 -- 異常值 （2）特徵分佈特性的
機器學習簡要筆記（二）——常見學習任務及算法
bubuko 屬性。 src 沒有 數據 數量 類別 降維 筆記 1、分類 從標識數據中學習分類特征，利用學習的分類特征，識別某個對象屬於哪個類別。 2、回歸 預測與對象相關聯的連續性屬性。 3、聚類 從沒有標記的數據中發現類似特征的分組，即將對象自動分組。
Bobo老師機器學習筆記第九課-如何處理多分類任務？
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機器學習中的多分類任務入門
摘要： 這篇文章主要是關於機器學習中多分類任務的一些基本知識。 1.我先丟擲一個問題，在LR(邏輯迴歸)中，如何進行多分類？ 一般下，我們所認識的lr模型是一個二分類的模型，但是，能否用lr進行多分類任務呢？答案當然是可以的。 不過，我們需要注意的是，我們有許多種思路利
機器學習可以解決哪些型別的任務？
機器學習可以讓我們解決一些人為設計和實現固定程式很難解決的問題。從科學和哲學的角度來看，機器學習受到關注是因為發展我們對機器學習的認識需要發展我們對智慧背後原理的理解。 如果考慮“任務”比較正式的定義，那麼學習的過程並不是任務。學習是我們所謂的獲取完成任務的能力。例如，我們
機器學習的種類及其典型的任務
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機器學習專案實戰----新聞分類任務(一)
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機器學習專案實戰----新聞分類任務(二)
五、TF-IDF以及LDA主題模型 TF-IDF關鍵詞提取 import jieba.analyse index = 2400 print(df_news['content'][index]) content_S_str = ''.join(content_S[index]) # 提取關鍵
機器學習第三練：為慈善機構尋找捐助者
alt earch .get 變量 照相 標簽 log 比較 random 這個任務同樣是在Jupyter Notebook中完成， 項目目的是通過前面的所有特征列，當然去掉序號列，然後預測最後一列，收入‘income‘，究竟是大於50K，還是小於等於50K. 第一
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pre gre text iss 主成分分析 int 找到 nts 導入 1.背景 PCA(Principal Component Analysis)，PAC的作用主要是減少數據集的維度，然後挑選出基本的特征。 PCA的主要思想是移動坐標軸，找
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機器學習-KMeans聚類 K值以及初始類簇中心點的選取
src 常用 趨勢 試圖 重復執行 很大的 一個點 3.4 選擇 【轉】http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2013/01/26/2877434.html 本文主要基於Anand Rajaraman和Jeffrey David
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機器學習筆記（六）邏輯回歸
邏輯回歸 alt 表示 結果 不變 改變 最小值 nbsp 可能性 一、邏輯回歸問題 二分類的問題為是否的問題，由算出的分數值，經過sign函數輸出的是（+1，-1），想要輸出的結果為一個幾率值，則需要改變函數模型 ，其中，， 則邏輯回歸的函數為 二、邏輯回歸錯誤評價 線性
Ng第十一課：機器學習系統的設計(Machine Learning System Design)
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機器學習筆記（八）非線性變換
nbsp 線性 logs 等於 線性模型 images http 自己 空間 一、非線性問題 對於線性不可分的數據資料，用線性模型分類，Ein會很大，相應的Ein=Eout的情況下，Eout也會很大，導致模型表現不好，此時應用非線性模型進行分類，例如： 分類器模型是一個圓
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