机器学习基石笔记(7)-非线性转换

引入

前面介绍了PLA,Linear Regression 和 Logistic Regression 这三种线性分类(回归)模型,已经知道可以很好地用来处理线性可分的数据集或者说大概可以线性可分,然而现实世界中很多数据并不是线性可分的,起码很难找到一个超平面去分开两类数据,而Linean Model的限制也就是无法很好地处理无法用超平面区分的数据,这种数据很常见,如下图的一个2维数据集:

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机器学习基石笔记(4)-线性回归

11.25日更新: Linear-Regression练习


前面的学习基本都是介绍机器学习可以学习的原因。这里开始讲如何学习。也就是如何选择算法去找到最好的hypothesis.接下来几篇将会介绍线性模型,包括前面的PLA(感知机), 以及这一节的Linear Regression(线性回归),还有下一节的Logistic Regression(逻辑回归),以及它们的联系。

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使用Twilio构建SlackBot

前段时间学习了Python的一个Web框架:Flask, 感觉很简洁(相对于Django)。正巧有一篇关于Flask的推送,使用Flask建立一个Slack的bot,感觉很有意思。就开始按照文章搭建了一次,顺手练习Flask;按照文章基本可以搭建完成;下面记录学习到的几个地方,细节部分不再赘述,原文中很清晰。 推送原文链接:How to Build an SMS Slack Bot in Python

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搭建git服务器以及web自动化部署

之前使用sae作为测试服务器,无奈云豆实在是消耗极快,于是就在阿里云上买了一个SEC, 还好当时是学生价。 因为之前用的sae提供的git作开发,迁移过来之后,也就想搭建一个git服务器,可以方便使用,并且还可以做到push上去代码,web页面可以自动更新了。 查了一些资料,大部分都一样, 不过也饶了一点弯路,最终搭建完成,记录于此。

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