一、基本概念 二、参考资料 1、线性回归原理与基本实现认识 2、最小二乘法 3、梯度下降法 4、逻辑回归的本质----极大似然估计 5、梯度下降法----通俗版
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模型评估与选择（基本概念）
本章主要的内容为： 1)、如何选择一个评估的实验方法，可以通过该实验方法对学习器的的泛化误差进行评估。 2)、如何选择一种性能度量方法，从而量化一个学习器的学习性能。 3)、...
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pythonbrew---管理多版本python的工具
引言 最近接到了一个需求：在一台linux机器上让hive用户引用2.7版本的python，但是当前集群中安装的默认python版本为2.6.6，因此会有相关的几个问题...
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程序员的机器学习笔记－第一篇 NFL定理在前一篇笔记中介绍了一些机器学习中的基本概念，其中提到了“模型”和“假设空间”的概念，也说过“统计学习首先要考虑的问题是学习什么样的模型，模型确定了，模型的假设空间自然就确定...
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贝叶斯定理与奥卡姆剃刀奥卡姆剃刀 奥卡姆剃刀(Occam's Razor)，是由14世纪逻辑学家、圣方济各会修士奥卡姆的威廉（William of Occam)提出的一个解决问题的法则。这个法则的...
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《西瓜书》小记（一） 绪论简介 此章节以西瓜为主题介绍了一下机器学习的基本概念，如数据集、样本空间、特征向量等等，顺带介绍了一些机器学习的发展过程。 概念 假设空间（hypothesis space）...
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机器学习笔记----假设空间
假设空间 转发自该博客：https://blog.csdn.net/zmdsjtu/article/details/52689392 一些细碎的概念： 1.归纳（induct...
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机器学习---概念学习（一般到特殊）
在机器学习中的中心问题是从特殊的训练样例中归纳出通用式函数【管中窥豹】；往往在预定义的假设空间搜索假设，使其与训练样例达到最佳的拟合度的搜索问题的过程，从中得出该类别的一般定...
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