0 回顾在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕...

前到现在为止，我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了，从最基本的线性回归入手，讨论了如何在拿到一堆数据时，先进行数据预处理（暂时未详细阐述，会在以后某个时间段详细论述）...

在上一篇推送中我们总结了机器学习第一课：一些最最基本的概念，比如特征，训练集，维数，假设空间等，通过一个例子说明什么是机器学习的泛化能力。接下来，再通过一个例子说明什么是归纳偏好。归纳偏好归纳偏好（inductive bias），机器...

前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法，从假设到原理，详细分析了直接求解和梯度下降两种算法，接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。01 数据预处理在拿到一个数据集后，往往需要经...

作者：董超来源：腾讯云技术社区「腾云阁」上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装，但 MxNet 有个缺点，那就是文档不太全，用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义，所以今天我们就介绍一下 TensorFlow，这个由谷歌爸爸出品的...

阅读目录1. 批量梯度下降法BGD2. 随机梯度下降法SGD3. 小批量梯度下降法MBGD4. 总结　　在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下...

摘要： 本文给出了数据科学应用中的十项统计学习知识点，相信会对数据科学家有一定的帮助。无论你是不是一名数据科学家，都不能忽视数据的重要性。数据科学家的职责就是分析、组织并利用这些数据。随着机器学习技术的广泛...

假设现在有一个线性回归模型：人均GDP = a第一产业产值 + b工业产值 + c建筑业产值 + d第三产业产值 + ePS：人均GDP单位元，各产业产值单位亿元，为方便说明，这里举一个简单的例子。一般而言，我们通常从那几个指标去分析这个模...

导语：过去两年中，我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时，经常会不得不重新学习某些概念和课程，其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中，我总结了一些有用的概念、定义、...

今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上：1、线性回归线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这...