本文結(jié)構(gòu)： CART算法有兩步 回歸樹的生成 分類樹的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Tr...
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CART 分類與回歸樹 -
SKlearn_邏輯回歸小練習(xí)邏輯回歸 邏輯回歸（Logistic regression 或logit regression），即邏輯模型（英語：Logit model，也譯...
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python sklearn模型中random_state參數(shù)的意義random_state 相當(dāng)于隨機(jī)數(shù)種子random.seed() 。random_state 與 random seed 作用是相同的。 隨...
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常用激活函數(shù)比較本文結(jié)構(gòu)： 什么是激活函數(shù) 為什么要用 都有什么 sigmoid ，ReLU， softmax 的比較 如何選擇 1. 什么是激活函數(shù) 如下圖，...
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深入淺出--梯度下降法及其實(shí)現(xiàn)梯度下降的場(chǎng)景假設(shè)梯度梯度下降算法的數(shù)學(xué)解釋梯度下降算法的實(shí)例梯度下降算法的實(shí)現(xiàn)Further reading 本文將從一個(gè)下山的場(chǎng)景開始，先提...
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KNN算法的算法思想之前講解的線性回歸和邏輯回歸的原理中，不免會(huì)引入大量的數(shù)學(xué)推導(dǎo)和證明過程，從預(yù)測(cè)函數(shù)的建立，到損失函數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)求解，不免要求讀者有扎實(shí)的高等數(shù)學(xué)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)之One-Hot Encoding詳解
機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)預(yù)處理之One-Hot Encoding 看到One-Hot-Encoding發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上大多數(shù)說明都是來自于同一個(gè)例子，最后結(jié)果感覺...
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