MNIST机器学习入门 机器学习两大应用场景：分类(classification)与回归(regression)。 回归问题通常来预测一个值，其标签的值是连续的，例如预测房价，天气等任何连续性的走势，数值。

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《统计学习方法》第六章-线性回归自用笔记

京东链接 网盘链接 [网盘链接提取码：c8xm]（链接： ://pan.baidu.com/s/1eyt7k5KZ_fR2Xf8wOa3cIg） 目录 前言 先是Google的AlphaGo，后有百度的度秘，无人车，微软必应搜索推出的小冰也是新闻不断。这是人工智能产品的推陈出新，令人眼花缭乱，一时间给人的感觉是人工智能遍地开花。无论有人接受还是不接受，人工智能都在Swift渗透各行各业。安全作为一个传统行业，基于规则以及黑白列表的检测技术已经发展到了一定的高度，而利益驱动的黑产团伙，其技术的发展已经远远超乎我们的想象。如何利用人工智能的力量，提升安全行业的整体检测与防护能力，成为各大安全厂商研究的？。国内安全行业，经过BAT3以及大量新兴的创业企业进入企业安全领域，他们利用自身固有的数据搜集，处理，积累以及人工智能方面的优势，不断改变着着整个安全行业，安全产品的形态从硬件传统安全企业也必

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关于梯度下降与逻辑回归，我在之前的文章中已经写过了公式推导，本文中将用python代码进行实现并做简单的实验 机器学习入门 — 梯度下降原理 机器学习入门 — 逻辑回归算法 案例概述 在这里我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。此大学会根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。大学里有以前的申请人的历史数据，可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个学生例子，有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。 数据准备 import os path = 'data' + os.sep + 'LogiReg_data.txt

机器学习入门经典算法剖析代码以及Jupyter Notebook例子、源码阐述