系列文章目录： 感知机 线性回归 如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧； 算法介绍 线性回归通过超平面拟合数据点
系列文章目录： 感知机 线性回归 感知机（Perceptron）是最最最简单的机器学习算法（分类），同时也是深度学习中神经元的基础组件； 算法介绍 感知机与逻辑回归、SVM类似的是同样是构建一个分割超平面来实现对数据点的分类...x[1] for x in X])-1,max([x[1] for x in X])+1) plt.show() 最后 从算法上看，感知机无疑是非常简单的一种，但是它的训练过程依然是完整的，因此作为机器学习入门算法非常合适
sigmoid区间为(0,1)； 如何看待逻辑回归选择Sigmoid作为概率输出函数呢，可以从以下几个点来理解： sigmoid自身性质： 输入是整个实数域，输出是(0,1)，输出不包含0和1，使得对于机器学习仅使用整体的一部分作为样本进行训练的场景...0.0005) i,norm,w = model.train() print(f"epochs={i} -> w={w} -> norm={norm:>.8f}") 最后 逻辑回归几乎是机器学习中应用最为广泛的一种分类算法
今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：
+>','python') print(r.group()) #python #获取到标签中间的句子 print(r.groups()) #('python',) #...以元组的形式进行存储 #尖括号对尖括号，那么这个圆括号就和python进行匹配上了 使用....+>','python')) #['python'] 9.re模块的其他方法 compile---将正则表达式对象化 compile（正则表达式）---将正则表达式转换为对象，用于多次调用的正则表达式...').groups()) #('python',) print(c.search('python').groups()) #('python',) print(c.findall...('python')) #['python'] #我们后面都没写正则表达式了，因为我们在前面就将正则表达式转换为对象了 #通过对象进行方法的调用，会将对象信息给到方法的 我们后面都没写正则表达式了
是外部函数的a #那么我们在内部函数中对a进行更改的话，那么外部函数的a也会受到影响的 注意 nonlocal只能用来声明内部函数的变量来自外部函数 nonlocal只能用在嵌套函数中 5.匿名函数 在Python...我们利用这个临时排序对列表中的元素以元素的长度进行排序 那么我们如何获取元素的长度呢 我们的临时【排序的第一个参数是列表的名字， 第二个参数是这个匿名函数 我们用这个key来接受这个匿名函数的返回值 我们这个匿名函数的作用就是返回这个元素的长度的 在Python
最近和许多朋友交流，发现当前机器学习应聘时，手推SVM这道题已经越来越像快速排序一样，成为必点菜了。 那么，手推SVM是不是必要的呢？...正反双方各执一词，正方说，手推SVM才能看出应聘者的理论基础，反方说，现实中，SVM限于性能，应用面很小，尤其是现在xgboost, lightGBM等高性能的boosting框架的盛行，更让SVM成为了好看不好用的东西...能说清楚基础原理就可以了，没必要手推。...不过客观讲，机器学习暴涨的需求面前，大家实战经验都有限，可用来测试面试者实际经验的问题不好找，为降低招聘风险，问一下理论推导，也是权宜之计。 02 步步为营，怎么搞定SVM的推导？
字符串的查找 find #find(字符，开始索引，结束索引)---在指定的范围中查找字符， #默认的话是在整个字符串中进行查找 #个人感觉像列表的切片操作 #我们这里打印的是返回值 print("python...".find("p")) #0 print("python".find("P")) #-1 #如果找到了的话就返回0，没有找到的话就返回-1 #我们这里没找到的话是不会进行报错的 #index没有找到对应的数据的时候是会进行报错的...print("python".index("p")) #0 print("python".index("P")) #报错 find没有在字符串中寻找数据的话是不会进行报错的 但是index没有找到的话是会进行报错的...find如果找到的话是会返回0 没有找到的话返回-1 index找到就返回0 没有找到就报错 #交互模式 "python".find("o",1) 4 "python".find("o",2) 4 "...python".find("o",5) -1 第二个参数就是我们寻找我们指定数据的开始位置的索引 我们从这个索引对应的位置开始寻找我们要找的元素 找到了就返回这个元素索引值 没有找到就返回-1 字符串的转义
系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 算法介绍 前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法，有一点相同的是它们都是线性的，而实际工作中遇到的基本都是非线性问题，而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础...数据总是线性的）； 从模型出发：使用能处理非线性的模型来处理问题，比如决策树、神经网络等； 本篇主要从数据或者说特征的角度来看如何处理分类和回归的非线性问题，这一类处理手段与具体的算法无关，因此有更大的普适性，在机器学习中也被广泛的使用
面向对象的编程（Python示例） 在面向对象的编程中，我们创建类来封装数据和行为。...= Rectangle(5, 3) # 调用方法计算面积 area = rectangle.calculate_area() # 输出结果 print(f"矩形的面积是: {area}") 在这个Python...就我总结：python中我们直接调用函数，不会像是c语言那么复杂一个一个进行定义 面向对象的介绍 借鉴函数的封装思维，再次对函数和变量进行封装，来提高代码的复用性。...学到这里我们就理解这个类方法和实例方法的区别了 class Mode:#模型类 #类方法：对于所有实例对象统一的功能 def mode(): print("这是一个苹果15手机壳模型...self0,color,mat): print(f"这是一个{color}颜色{mat}材质的手机壳") #调用类方法 Mode.mode()#类名.类方法进行调用 #这是一个苹果15手机壳模型
打开文件，open(文件路径，mode='r',encodeing='cp936')
在单变量的情况下，我们要求的参数只有2个，在多变量的情况下，我们要求的参数会有多个，单变量可以看成是多变量的特例。
MOBA手游中最重要的便是玩家，在游戏中表现为英雄，与英雄相关的操作有英雄击杀，英雄重生，英雄升级等等。如果再细化一点那便是英雄的属性改变、英雄坐标的变化以及经验值的改变...
成员运算符有两个：in not in 成员运算符在序列和散列居多 主要是判断某个内容在这一堆是否存在 使用格式：数据 in 序列/散列 判断数据是不是序列/散列的成员 成员运算符的使用 #判断字符p是不是python...'李四''张三''王二'] if "小明" in li:#判断小明在不在名字列表里面 print(True) else: print(False) #False #判断字符q是否不是python
上回说到MOBA手游中最重要的是英雄，那么其次于英雄的便属于英雄加成，在MOBA中表现为铭文装配，这两者在游戏中对于游戏体验的作用是巨大的。...在MOBA手游中，虽然属性的加成不只是铭文，还有购买的装备，但开局前对铭文的装配，可以给英雄带来不少的提升，也有利于英雄前期的发育。...在MOBA手游中，不同的铭文会给英雄带来不同属性的增幅，每个英雄也有各自最适合的铭文搭配。...往期推荐： Python模拟MOBA手游~英雄篇 2021-04-16 华为云高校联盟活动~Python模拟MOBA手游（三） 2021-04-11 三月碎碎念 || Q1总结 2021-04-03 一键三连
事实上与线性回归相比，多项式回归没有增加任何需要推导的东西，唯一增加的是对原始数据进行多项式特征转换，这有点类似我们在非线性问题中对特征的处理：将
本专题对高频机器学习面试题进行了搜集、分类和整理，主要包括”手撕推导篇“、“模型比较篇”、“工程经验篇”以及“基础概念篇”等多个子系列，考前刷一刷，面试更好过！ 手撕逻辑回归 ?...代码实现(python) def kmeans(k): m, n = 100, 20 # 构造样本：100行、20列 x = 10 * np.random.random((m, n))
序言：AlphaGo的出现,让我对机器学习产生了很大的兴趣，学习了 AnderwNG 大神“史坦福大学公开课：机器学习课程”之后开始尝试自己处理相关问题，并在项目中进行实践（一款横板动作游戏），最初采用的是...有了最初的实践，让我看到机器学习在复杂游戏中存在应用的可能，于是通过对 DQN 算法的进一步学习，并且在兄弟团队（火影项目组）的支持下，我开始在火影手游中进行了一些实践。...强化学习机器学习有几个常见的解决问题的领域，包括回归和分类/聚类，例如手写字体识别，语音识别，图像识别等，基本上都可以划分到一个回归或者分类问题上。...但在游戏领域要面对的情况有些不同，在用机器学习解决回归或者分类问题时，无论在训练阶段还是预测阶段，样本都是离散的，他们之间不存在时间上的前后依赖关系。...目前在火影手游中，竞技场的AI采用行为树的方法实现，该AI水平较强，但行为模式比较单一，很容易玩家发觉是一个AI。
所以，搞机器学习，到底需要多少数学知识？ 这个问题没有一定的正确答案，完全取决于你工作的需要和个人的兴趣 。...你可能对这样的方法为什么可行有疑问，还是那句话，这只是数学家告诉我们的一个办法，他们也证明过了，做机器学习的我们，直接拿来使用就可以了。如果你非要问清楚为什么，请参阅wiki。
在机器学习领域，有一个很有名气的西瓜--周志华老师的《机器学习》，很多同学选择这本书入门，都曾有被西瓜支配的恐惧。...我写文章的时候也特别喜欢用西瓜数据集，以它为例手算+可视化讲解过XGBoost，自认非常通俗易懂。 最近我介绍了决策树的可视化，还有可以快速实现机器学习web应用的神器——streamlit。...今天我们就把它们结合起来，用机器学习帮华强挑西瓜！仅供娱乐，希望大家可以学到一些新姿势。
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