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🏆 本文收录于专栏: 零基础学机器学习
🔥 专栏介绍:🥇 本专栏将帮助您了解机器学习、其工作原理以及如何使用它。本教程包含以下内容:监督和无监督学习、线性回归、随机森林算法、朴素贝叶斯分类器、K-means聚类算法等基础学习基础知识，以及各种实战案例。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-455033.html
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为什么ChatGPT非得用强化学习，而不直接用监督学习？原因不是那么显而易见。在上周发布的 《John Schulman：通往TruthGPT之路》 一文中，OpenAI联合创始人、ChatGPT主要负责人John Schulman分享了OpenAI在人类反馈的强化学习（RLHF）方面的进展，分析了监督学习和强化学习各自存在的挑
我们来看一下公式的推导这部分比较难一些, 首先要记住公式,这个公式,不用自己理解,知道怎么用就行, 比如这个(mA)T 这个转置的关系要知道 然后我们看这个符号就是求X的导数,X导数的转置除以X的导数,就得到单位矩阵, 可以看到下面也是,各种X的导数,然后计算,得到对应的矩阵
线性和回归,就是自然规律,比如人类是身高趋于某个值的概率最大,回归就是通过数学方法找到事物的规律. 机器学习作用: 该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序
然后我们再来看看,如何使用sklearn,来进行正规方程的运算,当然这里 首先要安装sklearn,这里如何安装sklearn就不说了,自己查一下 首先我们还是来计算前面的八元一次方程的解,但是这次我们不用np.linalg.solve这个 解线性方程的方式,也不用 直接 解正规方程的方式: 也就是上面这种
目录 1.数据归一化处理 2.数据标准化处理 3.Lasso回归模型 4.岭回归模型 5.评价指标计算 MSE= i=1 n ( Y i - Y ^ ) 2 n RMES= i=1 n ( Y i - Y ^ ) 2 n MAE= i=1 n | Y i - Y ^ | n R 2 =1- i=1 n ( Y ^ - Y i ) 2 i=1 n ( Y ¯ - Y i )2
- 机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习有下面几种定义： （
根据训练期间接受的监督数量和监督类型，可以将机器学习分为以下四种类型：监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习。 在监督学习中，提供给算法的包含所需解决方案的训练数据，成为标签或标记。 简单地说，就是监督学习是包含自变量和因变量（有Y），同时
强化学习（Reinforcement Learning，RL） 是机器学习中的一个领域，是学习“做什么（即如何把当前的情景映射成动作）才能使得数值化的收益信号最大化”。学习者不会被告知应该采取什么动作，而是必须自己通过尝试去发现哪些动作会产生最丰厚的收益。 强化学习同机器学习
Kmeans 随机选取K个中心，然后计算每个点与中心的距离，找最近的，然后更新中心点 HAC 如何觉得距离的个数跟kmeans不一样，切的地方不一样导致的数量会不一样。 降维 PCA 特征先归一化，然后计算投影，选择最大的方差的 w 1 w_1 w 1 与 w 2 w_2 w 2 是垂直的，后续也是找垂
半监督学习是一种机器学习的方法，它结合了监督学习和无监督学习的特点。在半监督学习中，训练数据中只有一部分数据是带有标签的，另外一部分数据是没有标签的。 半监督学习的目标是通过利用未标记数据的信息来提高模型的性能。这种方法可以有效地利用数据，因为
