SuperFeng67602

身为程序猿，C 语言大家一定都不陌生了，还记得当年在黑窗口中第一次显示出 hello, wordl! 时激动的心情吗？平时我们在写 C 程序时都用 IDE（集成开发环境），...

我们用 requests 库 + 正则表达式构建一个简陋的爬虫，虽然这个爬虫很简陋，但是通过这个例子我们可以对爬虫有一个很好的了解。 这次目的是爬取猫眼电影 TOP 100...

我喜欢 Python 的原因之一是因为它简单，短短几行代码就可以做很多事情。Python 内置了很强大的数据结构，我们可以直接用，不必像其他语言一样先构造数据结构再使用。P...

以前在写 Python 代码时，总觉得效率很低，因为要时不时地动动鼠标、调整一下格式。这一分神，思路就被打断了，再想接上刚才的思路又得花好长时间... 但是自从知道了下面这...

如今机器学习的数据集动则几千万或上亿，如果运用我们之前学过的 Batch 梯度下降算法，就会发现效率很低，因为在梯度下降时，每次循环都要对所有的数据进行求和，这会浪费大量的...

在上一次中，我们是先知道电影的特征，然后通过算法计算出用户的特征。下面我们来考虑一下能不能知道用户的特征，让算法学习出电影的特征呢？ 我们可以看到，这个算法与之前的算法是一...

。。。 下面来举个栗子：如今有一个电影推荐系统，用户可以给电影进行评分，从 0 分到 5 分，有些电影没有被打过分就记做未知，最终目的就是想通过一个推荐算法把某些电影推荐给...

现在有一个网站，为了防止该网站被人恶意攻击，你采取了以下措施。给每个用户建立用户画像，记录他的一些操作，例如：打字速度，浏览时间，点击网页次数等等... 可以将这些特征建立...

降维还有一个作用，就是能更好地可视化数据。比如说，现在有一个数据集，有 50 个特征，如果想通过图像来分析这个数据集，目前是做不到的，因为只能画出三维图像，也就是说特征数为...

在无监督学习中，我们会把没有标签的数据集交给算法，让它自动地发现数据之间的关系，聚类算法（Clustering algorithm）就是一种无监督学习算法。它会自动地将无标...

现在还有两个系数没有选择，C 和 σ^2 。C 相当于 1/λ，之前我们学过，λ 的变化会影响高偏差或高方差。因此按照 1/λ 对高偏差或高方差的影响表现选取即可。 现在我...

但是有一个问题出现了，我们不能确定构造的假设函数就是最符合这个例子的高阶多项式，可能还有其他的高阶多项式能够更好地符合这个例子。 现在问题就转化成如何选择特征 f？我们可以...

身为一名程序员，或多或少都会了解一点 C 语言，我现在还清楚地记得，大一刚接触 C 语言时被它所支配的恐惧。C 语言无比强大，被称为「高级汇编语言」足以见得它的威力，也可以...

支持向量机（Support vector machine）是一种强大的机器学习算法，和神经网络相比，它在学习复杂的非线性方程时，能够提供更清晰和更加强大的方式。为了学习支持...

举个例子，我们想训练一个模型去诊断患者是否患有癌症。在人群中，患有癌症是一个极小概率发生的事情，比如 1000 个人中患有癌症的只有 5 人。那么在这个样本中，患有癌症的人...

我们在调试一个学习算法时，通常会用学习曲线（Learning Curves）观察机器学习算法是否为欠拟合或过拟合。 在高偏差时，随着样本数目的增加，测试集的偏差与交叉验证集...

在训练机器学习模型中，结果不能被很好地预测通常是因为高偏差（欠拟合）或高方差（过拟合）。把交叉验证集的代价函数和测试集的代价函数画在一个图像中： 左面红色部分为高偏差（欠拟...

在机器学习中，我们训练了一个模型，可能会发现这个模型得到的数据与实际数据偏差太大。这时，通常我们会在如下办法中选择去优化我们的算法。 减小 λ。 以上这些步骤通常会花费你大...

代价函数我们之前已经知道怎么求了，现在只需要求代价函数的偏导数即可。 采用如下方法，先进行前向传播算法，然后再进行反向传播算法（Backpropagation Algori...