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《机器学习有意思! 01》- 世界上最简单的机器学习入门
本文的多国语言版: 日本語, Português, Türkçe, Français, 한국어, العَرَبِيَّة, Español (México), Español (España) 或 Polski。 你是否也曾听人们谈起机器学习但是只有一个朦胧的概念?你是否…
超基础的机器学习入门-原理篇
这篇文章以实践为最终目的出发,介绍一些机器学习入门的基本原理,加上一丢丢图像处理的卷积,希望可以帮助你理解。
读懂一个 demo,入门机器学习
「机器学习」的目标就是利用已有答案来寻找规则,从而做出预测。 正是因为「机器学习」的目标是获得规则,人们便可以拿它来做各种预测:股票走势、彩票号码、服饰推荐、甚至预测员工何时离职。 图片识别本质上也是找到规则。比如要识别一张图片物体是否有一只猫咪,那么胡须、耳朵、绒毛等都可以作…
ML - Learning
random_state:是随机数的种子。 随机数种子:其实就是该组随机数的编号,在需要重复试验的时候,保证得到一组一样的随机数。比如你每次都填1,其他参数一样的情况下你得到的随机数组是一样的。但填0或不填,每次都会不一样。
100天搞定机器学习|Day3多元线性回归
多元线性回归分析与简单线性回归很相似,但是要复杂一些了(影响因素由一个变成多个)。它有几个假设前提需要注意, 出现了一些新的名词,残差(残差是指实际观察值与回归估计值的差,【计量经济学名词】2绝对残差)、多重共线性(解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真…