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機(jī)器學(xué)習(xí)，表面上是“寫(xiě)程序”，但去掉外表，本質(zhì)上是在研究數(shù)學(xué)。 舉個(gè)例子，比我我們小學(xué)就學(xué)到的余數(shù)，其實(shí)在編程的世界里有很多應(yīng)用。你經(jīng)常用到的分...
樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種既簡(jiǎn)單又強(qiáng)大的預(yù)測(cè)建模算法。 該模型由兩種類(lèi)型的概率組成，可以從你的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中直接計(jì)算出來(lái)： 每個(gè)類(lèi)別...
決策樹(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)中用于預(yù)測(cè)建模的一種重要的算法類(lèi)型。 決策樹(shù)模型的表現(xiàn)形式是二叉樹(shù)。實(shí)際上，它就是算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的二叉樹(shù)，沒(méi)什么太花哨的。 每...
邏輯回歸是一種傳統(tǒng)的分類(lèi)算法，僅限于兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題。 如果你有兩個(gè)以上的類(lèi)，那么線性判別分析算法是首選的線性分類(lèi)技術(shù)。 線性判別分析法簡(jiǎn)稱LDA，...
邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)從統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域借用的又一項(xiàng)技術(shù)。它是二元分類(lèi)問(wèn)題（即只有兩種類(lèi)型的分類(lèi)問(wèn)題）的首選方法。 邏輯回歸和線性回歸的類(lèi)似之處在于，其目標(biāo)...
線性回歸可能是統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)中最知名且易于理解的算法之一。 它不就是一項(xiàng)起源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的技術(shù)嗎？ 預(yù)測(cè)建模主要關(guān)注的是讓模型的誤差最小化，或者說(shuō)...
經(jīng)由偏差 - 方差的權(quán)衡，我們可以更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 偏差（bias）是模型所做的簡(jiǎn)化假設(shè)，其目的是更容易地學(xué)習(xí)目標(biāo)函數(shù)。 通常，參數(shù)算法...
什么是參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法？它與非參數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法有何不同？ “假設(shè)”通常會(huì)大大簡(jiǎn)化學(xué)習(xí)過(guò)程，但也會(huì)限制學(xué)到的東西。將函數(shù)簡(jiǎn)化為已知形式的算法，稱為...
機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，常常用于預(yù)測(cè)建模。這些算法有一個(gè)共通的原則。 人們一般這樣來(lái)描述機(jī)器學(xué)習(xí)算法：學(xué)習(xí)一個(gè)目標(biāo)函數(shù)（f），能夠最好地將輸入...