摘要：
例如，多特征的機器學習問題，通常把所有特征放縮到同一范圍內。可以轉化為Z-score，即減去均值的差除以標準差。 閱讀全文
posted @ 2024-10-17 16:06
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2024年10月17日 #
2024年9月18日 #
摘要：
與輸出連續數值的回歸模型不同，分類模型的輸出是類別（category）。常見分類做法是通過設定閾值（threshold），若邏輯回歸的輸出大于（或等于，取決于實現方式）閾值時判定為正例，否則為反例。根據輸出標簽的種數又可以將分類模型劃分為二元分類（Binary Classification）與多分類 閱讀全文
posted @ 2024-09-18 20:35
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2024年9月11日 #
摘要：
許多問題需要將概率估算值作為輸出。由于線性回歸無法保證輸出值表示概率（介于零和一之間），所以需要引入除了線性回歸之外的另一種回歸模型：邏輯回歸——它是一種極其高效的概率計算機制。那么邏輯回歸如何保證其輸出表示概率？ 1. 邏輯回歸如何計算概率？ 碰巧，有一族函數稱為“邏輯函數”，其輸出滿足上述條件。 閱讀全文
posted @ 2024-09-11 13:56
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2024年9月10日 #
摘要：
1. 配置 導入模塊。 查看代碼 #general import io # data import numpy as np import pandas as pd # machine learning import keras # data visualization import plotly.e 閱讀全文
posted @ 2024-09-10 18:43
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摘要：
為了記錄Keras基本API，本博客展示一次線性回歸極簡機器學習全流程。 建立模型 定義一個簡單的線性回歸模型，使用 Keras 模塊來構建和編譯模型。以最簡單的單層網絡為例，設置1個輸出節點，輸入節點的數量為特征的種數。keras.Sequential(layers=None, trainable 閱讀全文
posted @ 2024-09-10 18:19
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2024年9月9日 #
摘要：
Load Required Modules import seaborn as sns import pandas as pd from Pandas備忘錄（持續更新） import training_df One way to visualize relationships between fea 閱讀全文
posted @ 2024-09-09 18:02
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2024年8月22日 #
摘要：
一、損失（Loss）類型： L1損失【Re】：對模型對各個樣本的預測的絕對誤差求和。 平均絕對誤差 (MAE)【Re】：一組樣本L1損失的平均值。 L2 損失：【Re】對模型【Re】對各個樣本的預測的誤差的平方求和。 均方誤差【Re】：一組樣本的L2 損失的平均值。 如果數據中特征值超過了一定范圍， 閱讀全文
posted @ 2024-08-22 22:58
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摘要：
DataFrames are the central data structure in the pandas API. It‘s like a spreadsheet, with numbered rows and named columns. 為方便引入例程，先導入對應模塊。 1 import 閱讀全文
posted @ 2024-08-22 20:08
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摘要：
Python calls matrices lists, NumPy calls them arrays and TensorFlow calls them tensors. Python represents matrices with the list data type. Call np.ar 閱讀全文
posted @ 2024-08-22 20:07
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2024年8月20日 #
摘要：
微積分 反向傳播算法 蟒蛇編程 區分蟒蛇函數的Positional和Keyword參數。 Set（創建，訪問和迭代） 列表推導式（List Comprehension）：下列兩行代碼是等價的。后者（ListComp）可讀性更高。 1 squares = list(map(lambda x: x**2 閱讀全文
posted @ 2024-08-20 10:46
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