- 博客(12)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 MNIST数据集fetch_mldata无法使用
之前也有人写过了吧，但管他的，我记了方便自己查阅首先就是先把这个数据集下载下来，然后from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata("MNIST original", data_home='')一开始是打算用这个方法的，但data_home太麻烦了。后面又查了一下，发现scikit-learn 新的版本已经放弃...
2020-01-18 22:36:31
2494
原创 python小知识——None不是False
感觉被自己的flag坑了，每天写博客，这并不是每天都有东西写呀。。算了，就写点小知识点吧python中当我们写if语句，并不会区分 "if not a: " 和 “if a == None:” 这两个语句，但事实上，这是不同的，虽然实际效果上常常是相同的。“not a” 表示的是a不等于True的时候，即 “a==False” ，判断的是 “bool” 。而None表示的是不存在，pytho...
2020-01-17 21:25:39
603
原创 吴恩达《机器学习》正则化笔记
这章感觉没啥内容呀，是我自己理解没到位吗？？就讲了几个概念，过拟合、欠拟合和相应的处理办法。首先是讲了给一个数据集，我们通过模型就可以去拟合。这就会出现三种情况：欠拟合（under fit)、拟合(just fit)、过拟合(over fit)。顾名思义，欠拟合，就是拟合的不够，具体是指有太高的误差了（high bias)；而拟合就是比较好的拟合了数据，预测效果也比较好；而过拟合是指完美的拟...
2020-01-16 22:11:36
73
原创 吴恩达《机器学习》逻辑回归笔记
- 线性回归为什么没办法做分类问题- 逻辑回归的模型（Logistic Regression)- 决策边界（Decision Boundary）- 代价函数（Cost Function）- 其他的小知识点
2020-01-15 19:23:08
125
原创 吴恩达《机器学习》多变量线性回归笔记
今天公式不是很多，还是用电子的吧，就不拍照了，最后在附上python代码。内容要点有： - 基本模型(Hypothesis) - 特征缩放(Feature Scaling) - α参数的评价和选择(Estimating) - 正规方程(Normal Equation) - Python代码
2020-01-13 23:10:54
156
原创 机器学习简单线性回归中的线性代数
学习了单变量的线性回归，进行了代码的实现和改进，模仿sklearn的封装进行了for循环语句和向量化的语句测试和比较，发现向量化的确能大幅度的改进该算法的效率。
2020-01-12 21:16:46
413
原创 吴恩达《机器学习》矩阵运算笔记
写数学公式太麻烦了，还是手写拍照比较方便，毕竟只是自己的学习笔记，看得懂就好，没必要花太多时间。第三章 线性代数回顾矩阵的加法矩阵的乘法矩阵的逆矩阵的转置...
2020-01-11 12:18:32
244
原创 吴恩达《机器学习》线性回归模型笔记
吴恩达《机器学习》线性回归模型线性回归模型其实就是一个一元一次方程，有两个参数，该算法要做的事情就是找到拟合数据集最好的参数。
2020-01-10 20:05:02
173
原创 吴恩达《机器学习》绪论笔记
万事开头难，从来没写过博客，没必要要求太高，反而容易放弃。就慢慢来吧，一点点的学习和进步，希望自己坚持下去，通过博客记录自己的学习历程。
2020-01-09 20:26:07
108
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人