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RSS订阅原创 Python快速上手实践项目-表格打印printTable（）函数
tableDate=[['apples', 'oranges', 'cherries', 'banana'], ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'David'], ['dogs', 'cats', 'moose', 'goose']]def findmaxlen(Dates): maxlen=0 for i in ra
2018-04-23 19:58:00
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原创 7、合理选择特征以及多项式回归拟合数据
这样选择特征的时候，要注意特征值的归一化，让值的范围变的有可比性。根据数据选择合适的模型去拟合，除了用三次函数之外，还可以用平方根函数去拟合数据。...
2018-04-16 22:10:59
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原创 6、如何调试和选择学习率α
第一、画出代价函数和迭代次数的曲面观察代价函数是否收敛；第二、利用一个算法检测代价函数是否已经收敛；例如代价函数的下降小于一个很小的值ε（1*e-3）就认为已经收敛第三：应该选择较小的学习率Summary:-If α is too small: slow convergence.-If α is too large: J(θ) may not decrease on every iteration...
2018-04-16 21:28:44
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原创 5、特征缩放
当多个特征的范围差距过大时，代价函数的轮廓图会非常的偏斜，如下图左所示，这会导致梯度下降函数收敛的非常慢。因此需要特征缩放(feature scaling)来解决这个问题，特征缩放的目的是把特征的范围缩放到接近的范围。当把特征的范围缩放到接近的范围，就会使偏斜的不那么严重。通过代价函数执行梯度下降算法时速度回加快，更快的收敛。...
2018-04-16 21:28:05
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原创 2、监督学习和无监督学习
（一）监督学习：教计算机学习，用标记过的数据训练模型。监督学习中常见的问题有回归问题和分类问题1、回归问题，意指要预测一个连续值的输出； Linear Regression线性回归2、分类问题，将回归模型的结果离散化。 Logistic Regression逻辑回归用于解决二分类问题（二）无监督学习：让计算机自己学习聚类算法鸡尾酒会算法...
2018-04-16 21:25:05
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原创 Python编程快速上手，逗号代码和字符图网格
自己写的程序，欢迎各位老铁指正交流 逗号代码：bacon1=''bacon2=''def fish(somelist): s=len(somelist) for i in range(s): global bacon1 bacon1=bacon1+somelist[i-1]+',' bacon2=somelist[s-1] ...
2018-04-15 16:13:57
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空空如也
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