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机器学习笔记(四)之Logistic回归

回归的概念假设有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该直线为最佳拟合直线),这个拟合过程称为回归。logistic回归思想根据根据现有数据集对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。logisitc回归一般过程收集数据:采用任意方法收集数据准备数据:由于需要计算距离,所以要求数据类型是数值型。另外,结构化数据格式最佳分析数据:采用任意方法对数据进行分析训练算法:大部分时间用于训练,训

#机器学习#算法
对于ConvLSTM的理解

ConvLSTM最早是在《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》论文里提出,目的是为了解决降水临近预报。这个问题可以看做是一个时序问题,于是有学者尝试使用LSTM解决这个问题。但是其使用的事全连接长短期记忆网络(FC-LSTM),没有考虑到空间上的相关性\quad..

#深度学习
算法工程师面试常见问题

八九月份就要开始找工作了,一直期待能够成为一名算法工程师,所以在这里总结一下算法工程师常见问题。期待9月秋招时能有一个好的结果。本篇博客会一直更新下去。编程语言基本算法传统机器学习常见机器学习问题面试常见问题深度学习常见问题编程语言C++、python基本算法剑指offer+Leetcode基本就能解决剑指offer算法实现...

#机器学习#面试
AdaBoost算法的原理与实现

前面讲到了增强学习的基本原理以及两种方法Boosting,现在就介绍我们的主角AdaBoost。集成学习的两个关注点在每一轮如何改变训练数据的权值或者概率分布如何将弱分类器组合成一个强分类器AdaBoost思想对于第一个问题:每一个训练样本都被赋予一个权重,表明它被某个分类器选入训练集的概率。然后提高被前一轮若分类器错误分类的样本的权值,降低那些被错误分类的样本的权值。这样一来没有被正确分类的

#机器学习
算法工程师面试常见问题

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#机器学习#面试
到底了