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引入
一、何为机器学习
1、定规则和学规则文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-573733.html
2、算法的定义文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-573733.html
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交叉验证：为了让被评估的模型更加准确可信 交叉验证：将拿到的数据，分为训练和验证集。以下图为例：将数据分成5份，其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试，每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果，取平均值作为最终结果。又称5折交叉验证。 通常情
离散感知器：输出的预测值仅为 0 或 1 连续感知器（逻辑分类器）：输出的预测值可以是 0 到 1 的任何数字，标签为 0 的点输出接近于 0 的数，标签为 1 的点输出接近于 1 的数 逻辑回归算法（logistics regression algorithm）：用于训练逻辑分类器的算法 sigmoid 函数： g ( z ) = 1 1 +
功能： 这段代码演示了如何使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行训练，并将训练好的模型保存到文件中。然后，它允许用户输入新的鸢尾花特征数据，使用保存的模型进行预测，并输出预测结果。 步骤概述： 加载数据和预处理： 使用 Scikit-Learn 中的 datasets 模块加载鸢尾花数据
逻辑回归 (Logistic Regression) 尽管名字中带有 “回归” 两个字, 但主要是用来解决分类问题, 尤其是二分类问题. 逻辑回归的核心思想是: 通过将线性回归的输出传递给一个激活函数 (Activation Function) 比如 Sigmoid 函数) 将连续值转化为 0 到 1 之间的概率值, 在根据阈值 (Threshold) 对概
在上一篇文章中，我初步介绍了什么是逻辑回归模型，从它能解决什么问题开始介绍，并讲到了它长什么样子的。如果有需要的小伙伴可以回顾一下，链接我放在下面啦： 【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Se
1.分类的目的 找到一条线把白点和黑点分开。这条直线是使 权重向量成为法线向量 的直线。(解释见下图) 直线的表达式为： ω ⋅ x = ∑ i = 1 n ω i ⋅ x i = 0 omega·x = sum_{i=1}^nomega_i · x_i = 0 ω ⋅ x = i = 1 ∑ n ω i ⋅ x i = 0 ω omega ω 是权重向量 权重向量就是我们想要知
目录 引入 一、大数据概述 二、数据处理的流程方法 1、数据收集——“从无到有”
目录 续上篇... 三、计算资源 1、第一阶段：数据大集中 2、第二阶段：资源云化
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Se
