期望最大化（Expectation Maximization）算法简介和Python代码实现
期望最大化（EM）算法被广泛用于估计不同统计模型的参数。 在本文中将解释它是如何工作的，并使用python手写进行实现
深度学习实战及tensorflow环境配置
深度学习路很长，要想走得远基础一定要牢，希望本文对你有用。文章目录前言 一、pycharm和anaconda的安装 二、配环境及运行代码 1.遇到无法用pip和conda的情况 2.安装库 3.安装tensorflow和cudatoolkit 4.代码运行 总结前言重新装了一下系统，重新配置
独孤九剑第四式-K近邻模型(KNN)
💐文章适合于所有的相关人士进行学习💐🍀各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍀🌿期待三连关注小小博主加收藏🌿🍃小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍃各位老板动动小手给小弟点赞收藏一下，多多支持是我更新得动力！！！文章目录🐢前言🐢KNN理论讲解🐧模型思想🐧确定K值🐔欧氏距离🐔曼
最全面的SVM介绍（从拉格朗日对偶到SMO算法）
SVM主要用来处理二分类问题，其也可用以用来解决多分类问题与回归问题，只不过不常用。其目标是找到一个最优的分隔平面，来使得不同类别之间的距离最大化。核心思想是将问题转化成凸二次规划求解的问题。一、拉格朗日对偶变换 想要搞清楚SVM问题是如何进行转化的，首先就要搞清楚什么是拉格朗日对偶变换，我们
90个Numpy的有用的代码片段
这些有用的片段在面试中会经常出现，也可以作为日常的numpy练习。
机器学习—无监督学习（一）KMeans聚类
浅谈无监督学习—聚类：K-Means(1)
吴恩达机器学习——第五周学习笔记
神经网络代价函数（Cost Function）正则化逻辑回归的代价函数：神经网络的代价函数：L：是神经网络架构的层数Sl：l层的单元个数K：输出单元的个数sigmoid函数：def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))前向传播函数：#前向传播函数def
独孤九剑第三式-决策树和随机森林
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾信息熵🌾条件熵🌾信息增益🌾信息增益率🌾基尼指数🌾条件基尼指数🌾基尼
读博，我想好了
大家好，我是对白。今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得，希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助，以下为原文。好久不在知乎写东西，今天读到张教授的一篇读博劝退文颇有感触，也想来写一些自己的想法。本文并非读博劝进贴，不想无脑鼓励大家都读博；本文也并非驳斥张教授的观点，只是想围绕这个话题多
在 Pandas 中使用 Merge、Join 、Concat合并数据的效率对比
在 Pandas 中有很多种方法可以进行DF的合并。本文将研究这些不同的方法，以及如何将它们执行速度的对比。
独孤九剑第一式-岭回归和Lasso回归
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🐲前言🐲岭回归🐮岭回归的引出🐮岭回归的系数推导🐮岭回归代码部分🐲Lasso回归模型🐮Lasso代码部分🐲前言从今天开
机器学习之自然语言处理——中文分词jieba库详解（代码+原理）
目录文本分类概述文本分类的应用文本分类的挑战文本分类的算法应用文本分类所需知识中文分词神器-jiebajieba分词的三种模式词性标注载入词典（不分词）词典中删除词语（不显示）停用词过滤调整词语的词频关键词提取基于TF-IDF算法的关键词提取基于 TextRank 算法的关键词抽取返回词语在原文的起
数据科学中的 10 个重要概念和图表的含义
“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！”
欢迎来到对抗路——机器学习-多元线性回归模型（详解）
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🐲前言🐲多元线性回归模型讲解🐮公式推导🐮案例🐮案例解决代码🐮数据哑变量处理🐮如何判断是否线性相关🐺模型的F检验🐷提
Pandas读取数据
一、pandas读取csv文件import pandas as pddata=pd.read_csv('city.csv')print(data)这里我们可以指定name参数，来给我们的列表的不同列命名import pandas as pddata=pd.read_csv('city.csv',na
机器学习——从0开始构建自己的深度学习网络
机器学习——从0开始构建自己的深度学习网络
在时间序列中使用Word2Vec学习有意义的时间序列嵌入表示
在这篇文章中，介绍了众所周知的 Word2Vec 算法的推广，用于学习有价值的向量表示。我们在时间序列上下文中应用 Word2Vec,并展示了这种技术在非标准 NLP 应用程序中的有效性。整个过程可以很容易地集成到任何地方，并且很容易用于迁移学习任务。
机器学习入门-一元线性回归模型的骚操作
🐸文章适合于所有的相关人士进行学习🐸🐶各位看官看完了之后不要立刻转身呀🐶🐼期待三连关注小小博主加收藏🐼🐤小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🐤文章目录🚩前言🚩一元线性回归模型讲解☁️我们可能会遭遇的问题☁️线性回归模型🚩数学公式推导☁️公式推导☁️代码介绍及实现🌊jupyt
520不要老想着谈恋爱要变的更加爱强化学习
快速了解强化学习
home credit default risk（捷信违约风险）机器学习模型复现(论文_毕业设计_作业)
home credit default risk（捷信违约风险）机器学习模型复现(论文_毕业设计_作业)
