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原创 第四章 排序:智能收件箱
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2017-11-26 23:22:02 7863
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机器学习常见算法个人总结(面试用)By Kubi Code 发表于 2015-08-16文章目录1. 朴素贝叶斯1.1. 工作原理1.2. 工作流程1.3. 属性特征1.4. Laplace校准(拉普拉斯校验)1.5. 遇到特征之间不独立问题1.6. 优缺点2. 逻辑回归和线性回归2.1. 梯度下降法2.2. 其他优化方法2.3. 关于LR的过拟合问题:2.4. 关于LR的多分类:softma
2017-06-14 11:35:47 339
原创 Oracle语句记录
并:union和union all交:intersect差:minus日期格式设定:select to_char(time,'yyyy-mm-dd') from table_name表字段赋值:update table_name t set t.字段名=regexp_replace(字段1,'@+','')update table_name set 字
2017-06-12 16:24:18 326
原创 梯度下降法
一、方向导数与梯度1.1 方向导数现在我们来讨论函数在一点沿某一方向的变化率问题.定义 设函数在点的某一邻域内有定义.自点引射线.设轴正向到射线的转角为(逆时针方向:0;顺时针方向:0),并设'(+△,+△)为上的另一点且'∈.我们考虑函数的增量(+△,+△)-与、'两点间的距离的比值.当'沿着趋于时,如果这个比的极限存在,则称这极限为函数在点沿方向的方向导数,记作,即
2017-05-23 12:34:28 3513
转载 机器学习中常用的矩阵求导公式
原文地址 : 机器学习中常用矩阵求导问题 作者:MachineLearner的博客矩阵求导好像读书的时候都没学过,因为讲矩阵的课程上不讲求导,讲求导的课又不提矩阵。如果从事机器学习方面的工作,那就一定会遇到矩阵求导的东西。维基百科上:http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus , 根据Y与X的不同类型(
2017-04-19 22:59:09 1446
原创 决策树—续
最终模型的好坏与模型的优化关系很大,而对决策树性能的优化中剪枝是重要的一步。另外现实的数据不会是理想的,当出现连续变量和缺失值时,我们该怎么处理呢?另外对于一个很复杂的模型,会有很大的时间开销,这时我们可以考虑利用属性的线性组合来对模型进行训练,从而得到一个更简化和合理的模型。
2017-04-15 15:50:52 1487
原创 模型评估与选择----第一部分
周志华机器学习第二章笔记一、经验误差与过拟合训练误差(经验误差):学习器在训练集上的误差。泛化误差:学习器在新样本上的误差。欠拟合比较容易克服,如在决策树学习中扩展分支,在神经网络学习中增加训练轮数等;而过拟合则无法彻底避免。二、评估方法测试集和训练集的划分选择留出法交叉验证法自助法1、留出法将数据集D划分为两
2017-04-10 22:10:41 651
空空如也
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