讲师回答 / flare_zhao
准确率不同的原因通常有：1、数据分离后，数据被随机打乱，因此训练数据和预测数据都可能会有变化，肯定会影响模型及其表现；2、不同的算法，迭代一样的次数，模型更新的权重会有差异，也就是说模型不完全一样
2019-11-14
我自己是一个新手小白，看了好多慕课视频，B站视频，还是觉得老师讲的最详细，非常适合于刚入门的同学，非常感谢老师
2019-11-14
讲师回答 / flare_zhao
同样的模型结构，但经过多次迭代后权重参数可能会有差异（比如如果每次迭代都随机从总体数据集中抽取部分数据），导致最后的模型不完全一样。但通常来说，迭代次数足够多，收敛以后，准确率差异性不会特别大。
2019-10-28
最赞回答 / 慕移动2103324
当然不是啊，机器学习首先是一种“学习”，就像我们人类自己的学习，有些事情不需要别人教你，你可以自己摸索着学会，比如骑车、拍球等等，这相当于非监督学习，但是如果在你第一次骑车时，你一边自己摸索，一边有人在旁边指导你，在你做出一个动作后（比如你可能开始双手不是握把而是扶在坐垫上），他会告诉你这样做是不是正确，这样学习起来效率不是会更高么？
2019-10-18
讲师回答 / flare_zhao
逻辑回归擅长的应用就是分类，其激活函数的输出是0-1之间的数，你可以理解为不同类别对应的概率，可以在输出后进行二次过滤，比如说A类是p>=0.5,B类是p<0.5.是继续练过程中，是以0.5进行划分。
2019-10-03
讲师回答 / flare_zhao
首先判断是否已经运行完成了？每个cell运行以后左上角的那个方括号会显示数字的。你这里说的没有运行结果，是不是说图像没有显示出来？如果是的话，在代码前面增加一行代码：%matplotlib inline。这样图像就会在页面中穿插显示了
2019-09-19
讲师回答 / flare_zhao
可以考虑逻辑回归模型，输出0为A队赢，1为B队2赢，训练数据X为两队的基本信息（或者先进行数据预处理，提取关键参数），结果为输赢（0/1）。然后建立模型
2019-09-15