首页
个人开发
工作相关
搜索
登录
搜索
colo
欲买桂花同载酒
累计撰写
1824
篇文章
累计收到
0
条评论
首页
栏目
首页
个人开发
工作相关
机器学习基础
2025-12-12
实现并解释线性回归的梯度下降算法
实现线性回归梯度下降的关键步骤：初始化参数：随机设置权重和偏置特征缩放：使用标准化处理特征（提高收敛速度）计算梯度：实现代价函数和偏导数计算迭代更新：按学习率更新参数直到收敛评估模型：计算均方误差(MSE)或R²分数核心公式：预测值：$\hat{y} = w^Tx + b$梯度：$\frac{\partial J}{\partial w} = \frac{1}{m}X^T(Xw - y)$
2025年-12月-12日
5 阅读
0 评论
机器学习基础
2025-12-12
监督学习与非监督学习的区别与应用场景
监督学习和非监督学习是机器学习的两种核心范式：监督学习：使用带标签的数据训练模型，用于预测或分类（如房价预测、图像识别）非监督学习：使用无标签数据发现隐藏模式，用于聚类或降维（如客户分群、异常检测）关键区别：数据是否有预定义标签，以及任务目标不同
2025年-12月-12日
4 阅读
0 评论
机器学习基础
2025-12-11
解释过拟合与欠拟合的概念及应对方法
过拟合和欠拟合是机器学习模型常见的问题：过拟合：模型过度学习训练数据细节和噪声，导致在新数据上表现差欠拟合：模型未能充分学习数据规律，在训练和测试数据上都表现不佳应对方法：欠拟合：增加模型复杂度、添加特征、延长训练时间过拟合：增加训练数据、正则化、特征选择、交叉验证
2025年-12月-11日
5 阅读
0 评论
机器学习基础
2025-12-11
实现并优化线性回归模型预测房价
实现线性回归模型预测房价的核心步骤：使用均方误差(MSE)作为损失函数：$J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2$通过梯度下降更新参数：$\theta_j := \theta_j - \alpha\frac{\partial}{\partial\theta_j}J(\theta)$关键优化措施：特征缩放(归一化)、学习率调整、添加多项式特征评估指标：R²分数、均方根误差(RMSE)
2025年-12月-11日
5 阅读
0 评论
机器学习基础
2025-12-11
设计鲁棒的在线学习系统处理非平稳数据流
构建鲁棒在线学习系统的核心要点：算法选择：使用自适应在线算法（如Adaptive Random Forest）漂移检测：实现DDM/ADWIN等漂移检测器触发模型重置特征工程：动态特征重要性评估与滑动窗口统计模型更新：集成学习+渐进更新机制监控：实时性能指标跟踪与警报系统
2025年-12月-11日
4 阅读
0 评论
机器学习基础
