算法机器学习 比二次代价函数学习更快的Cross-entropy 起步 在神经网络中，使用交叉熵（ Cross-entropy ）作为代价函数能更好的促进训练。在说明交叉熵之前，先来讲讲二次代价函数的不足。 阅读全文 2018-01-08 hongweipeng
Python算法机器学习 聚类算法之层次聚类 起步 层次聚类( Hierarchical Clustering )是聚类算法的一种，通过计算不同类别的相似度类创建一个有层次的嵌套的树。 阅读全文 2017-12-28 hongweipeng
Python算法机器学习 聚类算法之K-means 起步 所谓聚类( Clustering )，就是将相似的事物聚集在一 起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。与此前介绍的决策树，支持向量机不同的监督学习不同，聚类算法是非监督学习( unsupervised learning )，在数据集中，并不清楚具体的类别。 阅读全文 2017-12-26 hongweipeng
Python机器学习 回归中的相关度和决定系数 起步 训练集中可能是有若干维度的特征。但有时并不是所有特征都是有用的，有的特征其实和结果并没有关系。因此需要一个能衡量自变量和因变量之间的相关度。 阅读全文 2017-12-25 hongweipeng
Python算法机器学习 回归算法之非线性回归 起步 非线性回归是线性回归的延伸，线性就是每个变量的指数都是 1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是 1。生活中，很多现象之间的关系往往不是线性关系。选择合适的曲线类型不是一件轻而易举的工作，主要依靠专业知识和经验。常用的曲线类型有 幂函数，指数函数，抛物线函数，对数函数和S型函数 。 阅读全文 2017-12-25 hongweipeng
