目录前言欠拟合和过拟合正则化L1正则化L2正则化岭回归前言前段时间在忙项目合同的事情，这个学习耽误了一段时间，趁着年前不忙的时候，抓紧时间学完。欠拟合和过拟合欠拟合定义：一个假设在训练集上不能得到更好的拟合，并且在测试集中也不能得到很好的拟合数据。原因：模型过于简单，学习数据的特征少解决办法：增加数据的特征数量过拟合定义：一个假设在训练...

目录需要分析的问题流程分析总结需要分析的问题有一些泰坦尼克的数据集，里面的数据的特征包括了姓名、票的类别、存活、乘坐班、年龄、登录、目的地、房间、票、船和性别。我们看下大体的数据集内容如下：pclass ：社会阶层的代表：（1st，2 st，3 st）其中这些数据集中年龄数据存在缺失。我们在分析该问题的时候，首要的第一步就是要选好特征值和目标值，我们要挑选...

一 前言在Android开发中有很多业务场景，原生的控件是无法满足应用，并且经常也会遇到一个UI在多处重复使用情况，那么就需要通过自定义View的方式来实现这些UI效果。作为一个Android开发工程师自定义View属于一个必备技能。像前几天正好做了一个上传本地图片的网格UI，点击相机的icon就可以上传选择本地图片，选中图片之后就可以显示的界面上。本来可以使用Android原生GridView，

前言前段时间在研究

目录一、AI &机器学习 &深度学习二、机器学习的概述概念适合情况四种领域目前应用一些场景三、机器是如何学习四、机器学习发展的五大流派五大流派演化阶段五、机器学习的要素模型策略算法三者直接的联系六、总结一、AI &机器学习 &深度学习在刚开始接触机器学习这个概念的时候，自己对AI、机器学习和深度...

前言在小白新手web开发简单总结（八）-数据库HSQLDB实例中一直都是直接通过HttpServlet来处理浏览器发送过来的请求。而在Spring MVC中有一个专门前端控制器DispatchServlet，进行URL的请求处理。DispatchServlet1.什么是DispatchServletDispatchServlet实际上继承于HttpServlet，是一个标准的Servlet。Mod

目录轮廓系数sklearn中的API在机器学习入门研究（十七）— Instacart Market用户分类中我们通过sklearn中的KMeans来将用户分成了三类人，那么我们怎么评估这个模型的好与不好呢？轮廓系数从上图中，我们知道聚类最后将这些点分成了2类，聚类最后的结果就是：内部的距离最小化，外部的距离最大化。我们使用轮廓系数来描述，其中公式如下：其中里面的bi...

目录1.定义2.为什么要有特征的预处理归一化1.定义2.API标准化1.定义2.API总结上一篇文章机器学习入门研究（五）-特征工程之特征提取提到了特征工程的特征提取，本文将总结特征工程中的另外一个特征预处理。1.定义特征预处理就是通过一些转换函数将特征数据转换成适合算法模型的特征数据的处理过程。也就是将数据值数据进行无量纲化。2.为什么要有特征...

目录概述Sigmoid函数损失函数优化损失对应的sklearn的API实例数据集特征总结概述分类模型，用于估计某种事物的可能性，常用于以下场景：广告点击率：是否被点击垃圾邮件：是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗：是否是金融诈骗虚假账号：是否是虚假账号上述场景中的共同点：都是二分类问题，存在一个正例和一个反例。逻辑回归的原理就是将...

目录贝叶斯公式朴素贝叶斯算法1.定义2.应用场景3.实例分析实例多项式模型伯努利模型对比多项式模型和伯努利模型在Sklearn中的API多项式分布模型伯努利模型高斯模型实例总结贝叶斯公式如果交换条件概率中的条件与结果，即已知P(x|h)怎么去求解P(h|x)（1）P(h|x)在事件x发生之后，h事件发生的概率。称为后...