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算法簡介 由于具有出色的速度和良好的可擴(kuò)展性，Kmeans聚類算法算得上是最著名的聚類方法。Kmeans算法是一個重復(fù)移動類中心點(diǎn)的過程，把類的...
決策樹是什么 決策樹(Decision Tree）是在已知各種情況發(fā)生概率的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)成決策樹來求取凈現(xiàn)值的期望值大于等于零的概率，評價項目...
logistic回歸與多重線性回歸實(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題(線性和非線性都可以)。在求解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的模型參數(shù)，即無約束優(yōu)化問題時，梯度下降（Gradie...
一、簡單線性回歸 在統(tǒng)計學(xué)中，線性回歸是利用稱為線性回歸方程的最小二乘函數(shù)對一個或多個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：樣本有多個維度時，量綱的不同會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)模赡艽嬖谝欢▎栴}，這時候可以對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)...
一、算法簡介 K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)中最簡單的方法之一。K近鄰的意思是每個樣本都可以用...