代码编织梦想

基于海鸥算法优化概率神经网络pnn的分类预测-附代码_智能算法研学社(jack旭)的博客-爱代码爱编程

基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于海鸥优化的

机器学习笔记(11)— 简化逻辑回归代价函数、梯度下降实现、过拟合、正则化、线性和逻辑回归正则方法_aug-的博客-爱代码爱编程

目录 简化逻辑回归代价函数实现梯度下降过拟合问题解决过拟合正则化用于线性回归的正则方法用于逻辑回归的正则方法 简化逻辑回归代价函数 因为y不是1就是0,所以可以想出一个更简单的方法来写这个损失函数,下面的一

论文阅读11——《mutual boost network for attributed graph clustering》_小吴不会敲代码吧的博客-爱代码爱编程

原文地址: 论文阅读11——《Mutual Boost Network for Attributed Graph Clustering》 作者:Xiaoqiang Yan, Xiangyu Yu, Shizhe Hu

lasso回归系列四:group lasso,sparse group lasso_咻咻咻哈的博客-爱代码爱编程

Lasso变体:Group Lasso,Sparse Group Lasso 关于Lasso回归的讲解可以看我的另一篇博客:Lasso回归系列二:Lasso回归/岭回归的原理 Group Lasso 在Lasso回归中

lasso回归系列三:机器学习中的l0, l1, l2, l2,1范数_咻咻咻哈的博客-爱代码爱编程

L0, L1, L2, L2,1范数 机器学习中的范数定义不同于数学中的定义。 对于向量 x x

lasso回归系列二:lasso回归/岭回归的原理_咻咻咻哈的博客-爱代码爱编程

Lasso回归/岭回归的原理 在学习L1,L2正则化的作用和区别时,我们总是会看到这样的一副图片: 这幅图片形象化地解释了L1,L2对线性模型产生的不同的约束效果。 我最开始其实是不太理解为什么要这么画的。比如 1

几行 python 代码就可以提取数百个时间序列特征_爱打羽毛球的小怪兽的博客-爱代码爱编程

以下所有内容均来自python绿色通道订阅号,个人整理主要为了个人方便查看,希望也可以对各位有所帮助 时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行

【机器学习笔记】分类算法比较_秋天的波的博客-爱代码爱编程

文章目录 前言一、源码解析1.引入库2.设置属性防止中文乱码3.获得随机数生成器4.建模环节,用list把所有算法装起来5.画图6.展示图 总结 前言 本文将记录机器学习当中关于svm分类器、 K近邻

【机器学习笔记】svm进行房价预测_秋天的波的博客-爱代码爱编程

文章目录 前言一、源码解析1.引入库2.设置属性防止中文乱码3.加载数据4.分割数据5.模型构建(参数类型和SVC基本一样)6.获取最优参数7.画图与图形展示 总结 前言 本文将记录机器学习当中关于房

2022.11.23 linearregression 学习笔记_小蒋的技术栈记录的博客-爱代码爱编程

​ 线性回归就是对一系列的数据进行拟合曲线然后用于预测新的数据的过程。线性回归是机器学习中入门的方法,是基础也很重要。数学推导主要是用最小二乘法作为代价函数,当代价函数最小时的参数w就是拟合曲线的最优参数,w可以推导出

支持向量机_the_only_god的博客-爱代码爱编程

目录 支持向量机 0. 由来 1. 核心思想 2. 硬间隔支持向量机 2.1 间隔最大化 2.1.1 函数间隔2.1.2 几何间隔2.1.2 间隔最大化 2.2 转换为拉格朗日对偶问题

损失函数——机器学习_唯见江心秋月白、的博客-爱代码爱编程

目录 一、实验内容 二、实验过程 1、算法思想 2、算法原理 3、算法分析 三、源程序代码 四、运行结果分析 五、实验总结 一、实验内容 理解损失函数的基本概念;理解并掌握均方差损失函数的原理,算法实现及代码测试分析;理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理,代码实现并测试分析;理解均方差与交叉熵损失函数的区别。 二、实验过程 1

梯度下降——机器学习_唯见江心秋月白、的博客-爱代码爱编程

一、实验内容 掌握基于密度的聚类方法的基本思想;掌握单变量函数的梯度下降的原理、算法及python实现;掌握双变量函数的梯度下降的原理、算法及python实现,并测试分析;理解学习率η的选择并测试分析。 二、实验过程 1、算法思想         在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是逻辑回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数

反向传播——机器学习_唯见江心秋月白、的博客-爱代码爱编程

目录 一、实验内容 二、实验过程 1、算法思想 2、算法原理 3、算法分析 三、源程序代码 四、运行结果及分析  五、实验总结   一、实验内容 掌握线性反向传播的原理;掌握线性反向传播的算法Python实现;熟悉非线性反向传播的原理;掌握非线性反向传播的算法Python实现。 二、实验过程 1、算法思想

神经网络的基本工作原理——机器学习_唯见江心秋月白、的博客-爱代码爱编程

目录 ​编辑 一、实验内容 二、实验过程 1、算法思想 2、算法原理 3、算法分析 三、源程序代码 四、运行结果及分析  五、实验总结 一、实验内容 掌握神经元细胞的数学模型;理解并掌握神经网络的训练过程;理解并掌握神经网络中的矩阵运算;理解三大概念-反向传播,梯度下降,损失函数;理解神经网络的主要功能。

pyplot的一些常用函数_小猪可可的博客-爱代码爱编程

import matplotlib.pyplot as plt 画图函数 plot() 用于画图它可以绘制点和线,语法格式如下: # 画单条线 plot([x], y, [fmt], *, data=None, **

【吴恩达机器学习笔记】一、引言_pandaconda的博客-爱代码爱编程

✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?spm=1011.2415.3001.5343 📣专栏定位:为学习吴恩达机器学习视频的同学提供的随堂笔记。 📚专栏简介:在这个专栏,我将整理吴

论文阅读:on the user behavior leakage from recommender system exposure_aahua_的博客-爱代码爱编程

论文地址 Motivation: 现阶段对于用户行为的保护仅仅从用户端来考虑,比如用户的行为数据等。然而推荐系统是一个闭环的过程,即用户交互了物品,推荐系统根据用户的交互信息去推荐物品,用户也会根据推荐系统推荐的物品

matlab 2021b的机器学习、深度学习_zmjia111的博客-爱代码爱编程

近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机视觉和图像处理领域,各种颠覆性的成果应运而生。 阅读全文点击:《MATLAB 2021b的机器学习、深度学习》 一、MATLAB基础编程 1、MATLAB 基础操作:包括矩阵操作、逻辑与流程控制、函数与脚本文件、基本绘图

【python】根据自定义曲线函数进行拟合_青灯照颦微的博客-爱代码爱编程

【参考】 官网 curve_fit示例与评估:拟合curve_fit使用矫正的R^2评估非线性模型:拟合评估其他: curve_fit()实现任意形式的曲线拟合-csdn拟合优度r^2-csdn 官网示例 拟合