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AdaBoost算法介紹1. Boosting Boosting（提升方法）是將弱學(xué)習(xí)器算法提升為強學(xué)習(xí)算法的統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法。在分類問題中，提升方法通過反復(fù)修改訓(xùn)練數(shù)據(jù)的...
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梯度下降算法的Python實現(xiàn)在上一篇邏輯回歸中，我們利用批量梯度下降算法BGD求解使損失函數(shù)J(θ)取得最小值的θ，同時也提到了SGD和MBGD，本篇我們實現(xiàn)下這三個算法，...
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邏輯回歸(Logistic Regression)邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于分類問題的算法。 建立一個Logistic Regression模型，需要以下三部分...
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分類模型評估指標(biāo)本篇先考慮二分類問題，記錄常用到的評估指標(biāo)。 混淆矩陣 假設(shè)在訓(xùn)練之前和預(yù)測之后，一個樣本的標(biāo)記是確定的兩個類別，一個是真實的1/0，一個是預(yù)測...