【机器学习基础】逻辑回归模型

率表达式的显性特点，模型的求解速度快，应用方便。当模型选择集没有发生变化，而仅仅是当各变量的水平发生变化时（如出行时间发生变化），可以方便的求解各选择枝在新环境下的各选择枝的被选概率。根据Logit模型的IIA特性，选择枝的减少或者增加不影响其他各选择之间被选概率比值的大小，因此

机器学习开发平台

TensorFlow，Pytorch，Caffe等，作为初学者，用哪个平台比较合适？有什么推荐没，谢谢

【机器学习】————分类（2）

How human classify(1NN)?        Step 1: represent the testing data point (x) in the vector space whose elements denote the "features"        Step

【转载】机器学习分类

【转载】传统机器学习与深度学习

机器学习之于IOT浅见

机器学习模型的复杂性。缩减的特征集被表示为向量(或数组) , 并输入到模型使用的机器学习算法中。机器学习的类型模型创建和验证是一个迭代过程, 通过这个过程, 可以实验几种机器学习算法, 并选择最适合目标应用的算法。一种非监督的机器学习算法, 如高斯混合模型(GMM) , 可以用来模拟电机的正常行为

机器学习笔记之P-R 图

P-R 图直观地显示出学习器在样本总体上的查全率、 查准率．在进行比较时，若一个学习器的P-R曲线被另一个学习器的曲线完全 “ 包住 ＂ ，则可断言后者的性能优千前者，例如图2.3中学习器A的性能优千学习器C，如果两个学习器的P-R曲线发生了交叉例如图2.3中的A与B,则难以一般性地断言

机器学习（七）：Azure机器学习模型搭建实验

Azure机器学习模型搭建实验 前言 了解Azure机器学习平台，知道机器学习流程。 Azure平台简介 ​ Azure Machine Learning（简称“AML”）是微软在其公有云Azure上推出的基于Web使用的一项机器学习服务，机器学习属

Python机器学习：训练Tesseract

识别一种文字，无论是晦涩难懂的字体还是验证码，你都需要向 Tesseract 提供每个字符不同形式的样本。 做这个枯燥的工作可能要花好几个小时的时间，你可能更想用这点儿时间找个好看的视频 或电影看看。首先要把大量的验证码样本下载到一个文件夹里。 下载的样本数量由验证码 的复杂程度决定;我在训练集里一共放了

机器学习笔记之应用

上路后所会遇到的所 有情况都考虑到、 设计出处理规则并加以编程实现，而只能根据上路时遇到的 情况即时处理．若把车载传感器接收到的信息作为输入，把方向、刹车、 油门的控制行为作为输出，则这里的关键问题恰可抽象为一个机器学习任务．2004年3月，在美国DARPA组织的自动驾驶车比赛中，斯坦福大学机器学习专家S

MindSpore量子机器学习库MindQuantum

因此我们得到最终用的量子态为： 量子在机器学习中的应用 早在上个世纪，科学家就提出了用于机器学习的量子感知机概念。最近20年，越来越多的用于机器学习的量子算法被发掘出来，其中包括用于求解线性方程组的HHL算法，和基于此的量子主成分分析、量子支持向量机等。下图给出了各种量子机器学习算法对最好经典算法的加速效果。

人工智能、机器学习、深度学习的关系

数据的一种机器学习技术。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络”是强相关，“神经网络”也是其主要的算法和手段；或者我们可以将“深度学习”称之为“改良版的神经网

机器学习学习笔记（一）分类模型的评估

最近想了解一下机器学习的评估指标，发现有个UP讲的很清楚，顺便做一些记录，以便查阅，UP链接小萌Annie. 混淆矩阵：下面这张图很清晰地以例子形势描述了该概念 拓展到多分类的情况： 准确率，精确率，召回率： 准确率：分类器到底分对了多少？ 精确率：返回的图片中正确的有多少？

机器学习分类与回归

1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。2.监督学习和无监督学习：分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。对于无监督学

机器学习9-特征组合

D x E]：将五个特征的值相乘形成的特征组合。 [ A x A ]：对单个特征的值求平方，形成的特征组合。   组合独热矢量 背景 在实践中，机器学习模型很少会组合连续特征。不过，机器学习模型却经常组合独热特征矢量，将独热特征矢量的特征组合视为逻辑连接。 案例

机器学习之线性回归（一）

这就是离散值，叫做分类，因为不可能有2.2个房间吧。所以说，在监督学习的情况下，你只要记住，预测值是连续值就是回归，预测值是离散值就是分类。那线性呢，就是通过属性的线性组合来进行预测，形式是这样的： f(x)=w1x1+ w2x2+…+ wnxn+b 向量形式是这样的：                   

机器学习（三）——特征工程

*options) x：数据集的特征值 y：数据集的特征值 test_size：测试集的大小，一般为float random_state：随机数种子，不同的种子会造成不同的随机采样结果。相同的种子采样结果相同。 return：训练集特征值，测试集特征值，训练集目标值，测试集目标值。