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什么是集成學(xué)習(xí)？ 對(duì)于不同的算法，同一個(gè)問題給出的結(jié)果可能不盡相同，這時(shí)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(yùn)算，最后留一個(gè)投票環(huán)節(jié)，這時(shí)多數(shù)算法認(rèn)為的結(jié)果我們...

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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(duì)于未知的數(shù)據(jù)，我們就可以通過這樣的3次判斷來確定其分類。 那么最重...

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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(gè)決策面/決策邊界將數(shù)據(jù)分類，但是我們可能會(huì)遇到?jīng)Q策邊界不...

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準(zhǔn)確度陷阱 我們首先看一下這個(gè)例子 何為準(zhǔn)確度陷阱？對(duì)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。 混淆矩陣（二分類問題） 精準(zhǔn)率和召回...

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原理 邏輯回歸用于解決分類問題，但是你可能會(huì)疑惑，為何名字偏偏稱為回歸，嘿嘿嘿，這時(shí)因?yàn)槲覀冊(cè)谶壿嫽貧w中將連續(xù)取值結(jié)果的函數(shù)，一分為二，連續(xù)值便變成了0、1這樣的離散值，這樣...

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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(duì)于有一些數(shù)據(jù)，其分布明顯是屬于非線性的，這時(shí)我們應(yīng)該怎么辦呢？ 其實(shí)我們整體上還是采用線性回歸的方法，...

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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(gè)監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，其理論部分要稍顯復(fù)雜一些，因此篇幅較長(zhǎng)，若有不準(zhǔn)確之處歡迎指正，...

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原理 相較于簡(jiǎn)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，對(duì)某一個(gè)樣本X（i）,如圖多元...

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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 樣本特征只有一個(gè)時(shí)稱為簡(jiǎn)單線性回歸...

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上一篇博客我們從整體上初步完成了knn算法的核心，但是還有一些問題是我們必須注意和學(xué)習(xí)的 算法測(cè)試 如何去判斷我們算法的準(zhǔn)確性呢？通常我們將原始數(shù)據(jù)集分為測(cè)試集和訓(xùn)練集，作用...

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原理 存在一個(gè)樣本數(shù)據(jù)集合，也稱作為訓(xùn)練樣本集，并且樣本集中每個(gè)數(shù)據(jù)都存在標(biāo)簽，即我們知道樣本集中每一個(gè)數(shù)據(jù)與所屬分類的對(duì)應(yīng)關(guān)系。輸入沒有標(biāo)簽的新數(shù)據(jù)后，將新的數(shù)據(jù)的每個(gè)特征...