机器学习系统的设计与调优
Post by Joey Huang under ml on 2015-12-02(Wednesday) 23:08. Tags: machine-learning,
本文以设计一个垃圾邮件过滤系统为例,谈谈如何设计一个机器学习系统。同时介绍查准率,召回率以及 F1Score 来评价算法的性能。
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本文介绍机器学习算法的性能评估的方法,包括算法高偏差还是高方差的诊断,学习曲线等。
本文接着介绍神经网络,包括成本函数,以及向后传播算法,用来计算神经网络成本函数的微分项。最后总结神经网络的架构设计和训练步骤。
神经网络模拟人的神经系统,是比逻辑回归更复杂的机器学习算法。本文介绍神经网络的模型和模拟逻辑运算方面的简单应用。
线性回归算法和逻辑回归算法都可能出现过拟合,即模型很好地拟合了训练数据,但对新数据的预测效果很差。当训练样例较少时,这种情况发生的概率就更大。正则化就是为了解决这个问题的。
本文介绍逻辑回归算法。包括适用场景,预测函数,成本函数等。
pandas 是数据分析的瑞士军刀。我们今天使用 pandas 来玩一下股票数据,看看能从数据里得到哪些有意思的信息。
我一直很好奇人们是怎么样发现需求,从而开创一个新事业。
成功升级了 OS X El Capitan,写点体会吧
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