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  Logistic Regression,逻辑回归,实质上解决的是一个分类问题(我们之前说过,机器学习主要解决两类问题:回归和分类)。那为什么它又叫Regression呢?这是因为它用到了一个非线性函数——sigmoid函数,它给出的结果是一个概率值,而不是一个用于直接确定分类的离散值。下面我们就来仔细看看这个非常常用的分类算法。

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题目

正确理解原型方法对软件生命周期不同阶段的支持,分别给出以下阶段所对应的开发活动执行时间顺序:

  • 辅助或代替分析阶段;
  • 辅助设计阶段;
  • 代替分析与设计阶段;
  • 代替分析、设计和实现阶段;
  • 代替全部开发阶段
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  机器学习主要是两类问题,一类叫分类(Classification),另一个类叫回归(Regression)。简单来说,分类问题我们要预测的是一个类别(例如0,1,2这样的离散值),而回归问题我们需要预测的是一个实数(例如预测房价、预测身高这些连续型数据)。在这里我就来和大家分享回归算法中最简单,也是最重要的一种——线性回归(Linear Regression)。

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  这里我将介绍一下神经网络中最基本的组成部分——单个感知器(神经元)。它是组成神经网络最基本的单元,我们通过弄清楚单个神经元如何工作,最终构建起一个简单的神经网络。因此,这篇博客的重点在于单个神经元。

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  k-nearest neighbors algorithm(KNN),k近邻算法,是机器学习中的一种常用的算法。它又称作是基于实例的学习(instance-based learning)或懒学习(lazy learning)。在这篇博客我将利用一个简单的应用来给大家介绍KNN。

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  这篇博客就向大家介绍一下常用的推荐算法——LFM。LFM(Latent Factor Model),隐语义模型,是一种非常著名的推荐系统算法,它在NetFlix的推荐算法竞赛中获奖,最早被应用于电影推荐中。这里我将会简单介绍其原理,然后实现一个简单的电影推荐系统。

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  最小均方法,Least Mean Square(简称LMS),是一种通过最小化误差的机器学习算法。它是机器学习常用的算法之一,通常结合梯度下降法来求解出最优的参数。

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