机器学习算法之–对数几率回归（逻辑斯蒂回归）算法 一、算法原理 1.1、预测函数 找出一个预测函数模型，输出值在[0,1]之间。接着，再选择一个基准值（例如0.5），若预测值》0.5，则预测为1；否则预测为0；【二分类问题】 我们可选择：g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^ 继续阅读

【MATLAB第42期】基于MATLAB的贝叶斯优化决策树分类算法与网格搜索、随机搜索对比，含对机器学习模型的评估度量介绍 网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化是寻找机器学习模型参数最佳组合、交叉验证每个参数并确定哪一个参数具有最佳性能的常用方法。 一、 评估指标 1、分类 1.1 准确性 1.2 精度 1.3 召回 1.4 F1值 1.5 F0.5值 1.6 F2值 1.7 计算评估指标的功能 2、回归 2.1 平均绝对误差 2.2 均方误差 2.3 均方根误差 二、 基于F1值执 继续阅读

这本Python机器学习算法图书，是2017-07-01月由电子工业出版社所出版的，著作者信息： 赵志勇 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787121313196，品牌：博文视点, 这本书的包装是16平装，所用纸张为胶版纸，全书页数364，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。全书主要包括6个部分，每个部分均以典型的机器学习算法为例，从算法原理出发，由浅入深，详细介绍 继续阅读

Python机器学习实践：测试驱动的开发方法，由机械工业出版社在2017-11-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 马修·柯克（Matthew Kirk） 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787111581666，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16，纸张采为胶版纸，全书共有未知页，字数万字，值得推荐。 此书内容摘要本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。 然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学 继续阅读

大话Python机器学习，由中国水利水电出版社在2019-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 张居营 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787517074342，品牌为中国水利水电出版社, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有408页，字数43万3000字，值得推荐。 此书内容摘要《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起，全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架，并在每个算法原理、应用等内容基础上，结合Python编程语 继续阅读

推荐编程书籍：Python机器学习，由机械工业出版社2019-07-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：赵涓涓，强彦 著，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111630524，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有230页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要 本书以案例驱动的方式讲解机器学习算法的知识点，并以Python语言作为基础开发语言实现算法，包括目前机器学习主流算法的原理、算法流程图、 继续阅读

1. 线性回归的例子：从简单到复杂 2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类 3. 使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类 机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。 监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 继续阅读

Machine Learning A-Z™: AI, Python & R + ChatGPT Bonus [2023] | 破解资源网 | Udemy 付费课程下载 | 机器学习课程下载 TheItzy 向两位数据科学专家学习使用 Python 和 R 创建机器学习算法。包括代码模板。 你将会学到的 掌握 Python 和 R 上的机器学习 对许多机器学习模型有很好的直觉 做出准确的预测 进行有力的分析 建立强大的机器学习模型 为您的企业创造强大的附加值 继续阅读

文章目录一、前言二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、前言 探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情： 提供基础知识：ChatGP 继续阅读

ChatGPT 使用 拓展资料：强化学习 策略梯度算法及Actor_Critic算法 策略梯度算法是一类基于梯度的优化算法，用于求解强化学习中的策略函数，即输入状态，输出行动的函数。相对于其他的强化学习算法，策略梯度算法更加适合处理连续行动和高维状态空间的问题。 策略梯度算法的基本思想是通过迭代优化策略函数的参数，来最大化期望回报。在策略梯度算法中，每次迭代中都会收集一些经验数据，例如某一状态下采取某一行动所获得的回报值等，然后使用这些经验数据来计算策略函数的梯度。策略梯度算法的目标就是最大 继续阅读

目录 An Opinionated Guide to ML Research机器学习研究的自以为是的指南 Choosing Problems 选择问题 Making Continual Progress 不断进步 Personal Development 个人发展 继续阅读

推荐编程书籍：机器学习即服务：将Python机器学习创意快速转变为云端Web应用程序 [Monetizing Machine Learning: Quickly Turn Python M]，由机械工业出版社2019-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[美] 曼纽尔·阿米纳特吉（Manuel Amunategui） 著，刘世民，山金孝，史天，肖力 译，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111627036，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张 继续阅读