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RSS订阅原创 【机器学习】初级算法梳理-决策树算法梳理-打卡
1.信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3.回归树原理4.决策树防止过拟合手段5.模型评估6.sklearn参数详解，Python绘制决策树1.信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）熵熵是对随机变量不确定性的度量，是信息的期望值，熵只依赖于随机变量的分布，和其取值没...
2019-08-11 20:33:39
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原创 【机器学习】初级算法梳理-逻辑回归算法-打卡
【机器学习】初级算法梳理-逻辑回归-打卡1、逻辑回归与线性回归的联系与区别-在线性回归模型中，输出一般是连续的， 对于每一个输入的x，都有一个对应的输出y。因此模型的定义域和值域都可以是无穷。-逻辑回归，输入可以是连续的[-∞, +∞]，但输出一般是离散的，通常只有两个值{0, 1}。2、 逻辑回归的原理（1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis）...
2019-08-09 20:17:34
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原创 【机器学习】初级算法梳理-线性回归-打卡
初级算法梳理-线性回归-打卡机器学习的一些概念线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法线性回归的评估指标sklearn参数详解机器学习的一些概念1.有监督学习：训练数据既有特征（feature）又有标签（lable），通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。2.无监督学习：训练样本的标记信息未知，，目标是通过对无标记...
2019-08-07 20:32:41
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空空如也
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