發(fā)簡(jiǎn)信
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算法簡(jiǎn)介 由于具有出色的速度和良好的可擴(kuò)展性，Kmeans聚類(lèi)算法算得上是最著名的聚類(lèi)方法。Kmeans算法是一個(gè)重復(fù)移動(dòng)類(lèi)中心點(diǎn)的過(guò)程，把類(lèi)的...
決策樹(shù)是什么 決策樹(shù)(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)成決策樹(shù)來(lái)求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評(píng)價(jià)項(xiàng)目...
logistic回歸與多重線(xiàn)性回歸實(shí)際上有很多相同之處，最大的區(qū)別就在于他們的因變量不同，其他的基本都差不多，正是因?yàn)槿绱?，這兩種回歸可以歸于同...
梯度下降是迭代法的一種,可以用于求解最小二乘問(wèn)題(線(xiàn)性和非線(xiàn)性都可以)。在求解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù)，即無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題時(shí)，梯度下降（Gradie...
一、簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸 在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，線(xiàn)性回歸是利用稱(chēng)為線(xiàn)性回歸方程的最小二乘函數(shù)對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量和因變量之間關(guān)系進(jìn)行建模的一種回歸分析。這種函數(shù)是一...
一、數(shù)據(jù)歸一化 原因：樣本有多個(gè)維度時(shí)，量綱的不同會(huì)影響特征的重要程度，如果將數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理可以消除量綱對(duì)特征的影響 常用的歸一化方式有兩種...
一、數(shù)據(jù)拆分 如果將全部的原始數(shù)據(jù)當(dāng)做訓(xùn)練集直接訓(xùn)練出模型，然后投入到真實(shí)環(huán)境中，這種做法是不恰當(dāng)?shù)?，可能存在一定?wèn)題，這時(shí)候可以對(duì)原始數(shù)據(jù)集進(jìn)...
一、算法簡(jiǎn)介 K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類(lèi)算法是數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)技術(shù)中最簡(jiǎn)單的方法之一。K近鄰的意思是每個(gè)樣本都可以用...