叽叽歪 发表于 2019-2-11 19:10
为楼主的学习精神点赞

感谢管理员大佬 希望自己能完整的写下去

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第一个小的project做完了.首先介绍数据集和背景.主要场景是一个约会网站的用户根据三个变量:玩游戏所耗时间百分比,飞行里程数以及每周消费冰淇淋公升数来决定兴趣,分别是不喜欢,少量兴趣和很感兴趣.步骤也很简单1.数据预处理,也就是归一化和从txt文件读数据 2.分割数据集 3.训练+测试 4.将k取不同值进行运算得知,在本题范围内k=8 可得到最好的分类效果.
Github page  https://github.com/DuLiCS/100-da ... r/KNN_datingSiteAna

今天的第二项工作是将《machine learning in action》KNN这一章的代码简化成sklearn库的形式,项目有两个,一个是约会网站,一个是手写识别系统.接下来一个一个写,老规矩,在这里不多作说明,都写在ipynb文件里.

今天更新的是KNN最近临算法,主要用来分类,思路非常简单,主要是计算位置点和已知点的距离进行分类.由于Sklearn已经将算法打包,因此实现起来非常轻松,算是很愉快了.github持续更新,地址https://github.com/DuLiCS/100-days-of-ml/tree/master/KNN

这几天销声匿迹了 一方面是因为过年的原因,另一方面是因为在补概率论,有些地方已经不是很熟悉了,之前学概率论的时候,没有意识到这门课的重要性,真是书到用时方恨少,因为这部分内容也没什么好记录的,所以这几天可能就不会更新太多

今天刚刚到家,之前提到的关于logistic regression的文章,想着翻译成中文,也借着这个过程好好把握一下细节.我把latex文件上传到github上,各位自行取用https://github.com/DuLiCS/100-da ... gistic%20regression 当然暂时这个文档还很不完善,在后续继续写完

坐了慢车回家 K字头 20个小时 所以今天就在火车上安心看书吧 降噪耳机真心适合这种场景

周末小小的懈怠了一下，添置了apple watch和bose QC35，不得不说降噪耳机真是神器~
今天来到了下一个点，经过了这几天的时间，觉得很多Machine Learning的实现还是比较简单的，重要的还是对原理的理解，在后面我会相对往这方面侧重。所以今天就着重理解Logistic Regression，材料主要是 Saishruthi Swaminathan的相关文章，链接在此，我是挂着VPN才打开的https://towardsdatascience.com/l ... erview-46c4da4303bc

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