邹博

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计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

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这个warning其实不影响最终使用的。说实话,如果真的觉得不想看到它,可以不让它输出: [size=14]warnings.filterwarnings(action=[/size][size=14]'ignore'[/size][size=14], cat...

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预测值期望就是样本的真实值啊。因为预测值和真实值有差别,因此才有了各种损失函数。 另外, LR的预测值是为1的概率,不是X*theta。

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这个具体是向量还是数值,要看具体问题和建模场景的。 比如我们上课举例的“天气-气压”那个例子,X0就是标量;我们代码上用的“股票价格”那个例子,X0就是向量。

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这个可以参考下咱们SVM实践章节的代码呀,里面我正好是自己读取的图片,可以看看。 另外,我个人也建议用CNN试试,分类效果可能很好些。

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问题表述中的公式有些问题,我统一写一下正确的公式: H(X,Y)-H(X)=-∑P(x,y)ln(p(y|x)) H(D|A)=-∑P(Dk,Ai)lnP(Dk|Ai) 课件上或许是没问题的,不过,从提问看,你学的不错呢,肯定也理解了这个问题,对不?

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