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    集成學(xué)習(xí)和隨機(jī)森林

    什么是集成學(xué)習(xí)? 對于不同的算法,同一個問題給出的結(jié)果可能不盡相同,這時我們應(yīng)該如何判斷最為準(zhǔn)確?答案是使用不同算法都進(jìn)行運算,最后留一個投票環(huán)...

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    決策樹理解與入門

    原理 決策樹既可以解決分類問題,天然地可以解決多分類問題,也可以解決回歸問題如圖,當(dāng)我們建立好一棵樹之后,對于未知的數(shù)據(jù),我們就可以通過這樣的3...

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    SVM理解與入門

    原理 SVM是支持向量機(jī)的縮寫,可用于解決分類或者回歸問題。我們前面講過邏輯回歸一類的算法,其特征如下 主要是通過一個決策面/決策邊界將數(shù)據(jù)分類...

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    分類算法的評價

    準(zhǔn)確度陷阱 我們首先看一下這個例子 何為準(zhǔn)確度陷阱?對于極度偏斜的數(shù)據(jù),只使用分類準(zhǔn)確度是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,我們很容易完全沒法判斷算法的好壞。 混淆矩...

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    邏輯回歸

    原理 邏輯回歸用于解決分類問題,但是你可能會疑惑,為何名字偏偏稱為回歸,嘿嘿嘿,這時因為我們在邏輯回歸中將連續(xù)取值結(jié)果的函數(shù),一分為二,連續(xù)值便...

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    多項式線性回歸

    原理 前面我們學(xué)習(xí)了線性回歸,顧明思議,我們擬合的結(jié)果是線性的函數(shù),而對于有一些數(shù)據(jù),其分布明顯是屬于非線性的,這時我們應(yīng)該怎么辦呢? 其實我們...

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    PCA主成份分析

    原理 PCA主成分分析是一種非監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,主要用于數(shù)據(jù)的降維,相較于knn線性回歸這兩個監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法,其理論部分要稍顯復(fù)雜一些,因此篇幅...

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    多元線性回歸

    原理 相較于簡單線性回歸,多元線性回歸僅僅是特征數(shù)從一變成了多,其他的基本上沒有變化 注意行為樣本,列為特征X矩陣的排列示意 基于多元線性回歸,...

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    簡單線性回歸

    理論 線性回歸算法用于解決回歸問題,而前述的knn算法用于解決分類問題 目的是尋找一條直線,最大程度上擬合樣本特征和樣本輸出標(biāo)記之間的關(guān)系 樣本...

個人介紹
武漢某不知名高校在讀工科生
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