[机器学习] 正规方程回归算法Python实现

说明： 正规方程回归算法Python实现 原始数据 假设关系为 y=3+x+2z ==== y=a+bx+cz 。。。 canshu=(bianliang.T*bianliang).I*bianliang.T*y #.T转置，.I逆矩阵,*矩阵相乘
<qq_33912144> 上传 | 大小：490byte

[机器学习] 线性回归正规方程sklearn实现

说明： Python代码包含了Advertising.csv数据包 ###线性回归#### # 读取数据 data = pd.read_csv('Advertising.csv', index_col=0) #前五条数据 data.head() #后五条数据 data.tail() # 画散点图 import seaborn as sns import matplotlib
<qq_33912144> 上传 | 大小：3kb

[机器学习] 随机梯度下降法python实现

说明： m = 100000 x = np.random.normal(size = m) X = x.reshape(-1, 1) y = 4.0 * x + 3.0 + np.random.normal(0 ,3, size = m) 。。。
<qq_33912144> 上传 | 大小：951byte

[机器学习] 三维平面线性回归拟合

说明： #线性方程z=a∗x+b∗y+c表示空间一平面 xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(0,10,10), np.linspace(0,100,10)) zz = 1.0 * xx + 3.5 * yy + np.random.randint(0,100,(10,10)) #随机生成空间上的x,y,z坐标 print(yy) # 构建成特征值的形式 X, Z = np.column_stack((xx.flatten(),yy.flatten())), zz.flat
<qq_33912144> 上传 | 大小：1kb

[机器学习] PRML_中文版

说明： bshop的深度学习入门教程，强烈推荐，中文版，然后网上有课程作业答案
<weixin_42935896> 上传 | 大小：11mb

[机器学习] 批量梯度下降法python具体实现

说明： 批量梯度下降法python具体实现, np.random.seed(666) x = 2 * np.random.random(size = 100) y = x * 3.0 + 4.0 + np.random.normal(size = 100) X = x.reshape(-1, 1) #损失函数 def J(theta, X_b, y): try: return np.sum((y - X_b.dot(theta))**2)/len(X_b) except: return float('
<qq_33912144> 上传 | 大小：1kb

[机器学习] 模拟实现梯度下降法

说明： x = np.linspace(-1, 6 ,141) y = (x-2.5)**2-1 # 求导数 def dJ(theta): return 2*(theta - 2.5)
<qq_33912144> 上传 | 大小：760byte

[机器学习] 多元线性回归预测房价算法pythons实现

说明： #多元线性回归预测房子的价格，构建一个房子价格的python模型。 ##ex1data2.txt中包含了房子价格的训练组。第一列是房子的尺寸（平方英尺），第二列是卧室的数量，第三列是房子的价格。
<qq_33912144> 上传 | 大小：2kb

[机器学习] 单变量线性回归可视化演示

说明： 单变量线性回归可视化演示pathon版本，包含ex1data1数据文件完整调试版
<qq_33912144> 上传 | 大小：3kb

[机器学习] StandFord大学人工智能自然语言处理原版课程正则表达式

说明： StandFord大学人工智能自然语言处理原版课程，关于自然语言处理的系列教授课程。
<weixin_39884061> 上传 | 大小：652kb

[机器学习] 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件样本

说明： 机器学习实战中，使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件Demo的样本数据。
<qq_27508477> 上传 | 大小：15kb

[机器学习] crf++ 0.58

说明： crf++0.58工具包，教程网上有，可以自己搜索。个人感觉crf++在易用性，稳定性和准确性等综合方面的表现最好
<qq_28812069> 上传 | 大小：496kb