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有监督学习:分类——逻辑回归

逻辑回归二分类的一些个人见解,涉及为什么使用sigmoid,以及最大似然值。后续会和大家分享关于逻辑回归的三分类问题。

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#学习#分类#逻辑回归
有监督学习:回归(进阶——跳过简单的线性回归)

这篇文章只办三件事:(1)线性基底函数;(2)处理过拟合;(3)灵活运用新函数处理回归问题

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#学习#回归#机器学习
神经网络(从手撕到工具包)

关于神经网络的基础知识,但又不是那么的基础......还是要具备逻辑回归的知识。该篇文章以一个二层网络为例,从手撕到使用工具包,希望对大伙儿有帮助。

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#深度学习#神经网络#机器学习
神经网络与深度学习的运用(手写数字识别)

巩固神经网络与深度学习知识。在处理手写数字识别问题上,我们不断优化,从基本的二层前馈神经网络到CNN,再到有Dropout层加入的CNN网络模型。我们步步为营,循序渐进的学会运用神经网络与深度学习。...

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#深度学习#神经网络#cnn
Python机器学习之KNN算法(包含实战)

KNN算法(含实战代码以及免费数据集)

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#python
机器学习之线性回归(包含代码案例)

机器学习之线性回归(损失函数、梯度下降法、代码实例)

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#python
Python机器学习之KNN算法(包含实战)

KNN算法(含实战代码以及免费数据集)

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#python
Python之粒子群算法(含代码实例)

Python粒子群算法(含代码实例)

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Python之粒子群算法(含代码实例)

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#python
到底了