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教程 | 一文读懂自学机器学习的误区和陷阱(附学习资料)

来源:机器学习与统计学 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文为你指出一些自学的误区,推荐学习资料,提供客观可行的学习表并给出进阶学习的建议。 0. 背景 写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习,搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗

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8种用Python实现线性回归的方法,究竟哪个方法最高效?

说到如何用Python执行线性回归,大部分人会立刻想到用sklearn的linear_model,但事实是,Python至少有8种执行线性回归的方法,sklearn并不是最高效的。 今天,让我们来谈谈线性回归。没错,作为数据科学界元老级的模型,线性回归几乎是所

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Python机器学习算法面试题,唯一的缺点就是资料太充足,史上最全!

朴素贝叶斯 P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别 工作原理 假设现在有样

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一文掌握机器学习必备数学知识(附学习资源)

本篇文章是由留德华叫兽在知乎的优秀回答改编扩展而成的,作者留德华叫兽有着应用数学和硕士运筹学、优化理论的背景转到德国海德堡大学读博,主要从事机器学习、计算机视觉的研究,希望自己的一些经验可以对想入门机器学习的朋友们有点借鉴作用。作者王源对数学优化和机器学习都有

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深度学习笔记4:深度神经网络的正则化

恍恍惚惚,又20天没写了。今天笔者要写的是关于机器学习和深度学习中的一项关键技术:正则化。相信在机器学习领域摸爬滚打多年的你一定知道正则化是防止模型过拟合的核心技术之一,关于欠拟合和过拟合的问题,本篇笔者就不再展开来说,笔者年初就在一篇文章中详细通俗地阐述了

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【万字长文】整理一份全套的机器学习资料!

本文的目录先列在这里啦: 1、引言 2、线性回归 3、梯度下降法 3.1 梯度下降法分类 3.2 梯度下降法改进 4、逻辑回归 5、过拟合和正则化 5.1 过拟合 5.2 正则化 6、方差vs偏差 6.1 偏差(Bias) 6.2 方差(Variance) 7

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BAT机器学习面试1000题系列

几点声明: 1、本文的内容全部来源于七月在线发布的BAT机器学习面试1000题系列; 2、文章中带斜体的文字代表是本人自己增加的内容,如有错误还请批评指正; 3、原文中有部分链接已经失效,故而本人重新加上了新的链接,如有不当,还请指正。(也已用斜体标出) 4

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搞定机器学习面试,这些是基础!

一、决策树 1.1 原理 顾名思义,决策树就是用一棵树来表示我们的整个决策过程。这棵树可以是二叉树(比如CART只能是二叉树),也可以是多叉树(比如ID3、C4.5可以是多叉树或二叉树)。 根节点包含整个样本集,每个叶节点都对应一个决策结果(注意,不同的叶节

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