一个机器学习模型需要一些**性能度量指标**来判断它的好坏，了解各种评估的方法优点和缺点，在实际应用中选择正确的评估方法是十分重要的。
【机器学习】浅谈正规方程法&梯度下降数据模型为线性回归模型，方程代价函数。代价函数就是实际数据与数学模型（这里是一元一次方程）所预测的差值，如：蓝线的长度就是代价函数，可以看到代价函数越大拟合效果越差，代价函数越小，拟合效果越好。其中关于 θ1\theta_1θ1 的的代价函数f(θ1)f(\theta_1)f(θ1)(右图） 和方程hθ(x)h_\theta(x)hθ(x)（左图）如下图：.................................
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本文了解下一些机器学习的常用工具。 ##Anconda Anaconda 是一个集成各类Python工具的集成平台（例如：conda、Python等软件包，numpy，pandas（数据分析），sci
人工神经网络（ANN），简称神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自
1、 量化交易研究流程量化回测框架提供完整的数据，以及回测机制进行策略评估研究，并能够实时进行模拟交易。为实盘交易提供选择。我们的研究一般在回测平台当中做
七月的博客还有很多数据结构基础知识，很多面试题，写的非常好，其七月在线app很多课程也很不错。这只是部分题，后面还有题目。见http://mp.weixin.qq.com/s/C99b32MyrnEVggRAECetUA本文原文链接：http://m.blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details...
回归模型的评估指标有平均绝对值误差、均方误差、均方根误差、R平方值、Huber损失、Log-Cosh损失函数。也称L1损失（MAE）是预测值与真实值之差的绝对值，计算公式如下：MAE=1n∑i=1n∣fi−yi∣=1n∑i=1neiMAE = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{|f_i-y_i|}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n{e_i}MAE=n1i=1∑n∣fi−yi∣=n1i=1∑nei以下是sklearn中调用MAE的示例代码：均方误差也称L2损
文章目录tensorflow_cnn_mnist执行逻辑tensorflow_cnn_mnist执行逻辑目的：通过卷积神经网络来实现手写数字识别验证
提起李宏毅老师，熟悉机器学习的读者朋友一定不会陌生。很多人选择的机器学习入门学习材料都是李宏毅老师的台大公开课视频。今年李宏毅老师开设一门新的机器学习机器学习课程，涵盖最新热门主题，非常值得关注！李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以...