随笔分类 - 机器学习
摘要：在手撕机器学习系列文章的上一篇，我们详细讲解了线性回归的问题，并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线，从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集，已到达模型损失值最小的目的。 在本篇文章中，我们主要是手撕Logistic回归，这个在李航老师的《统计学习方法》一书中也叫做为逻辑斯谛回归。听到回归一词，有的
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摘要：tags:机器学习 《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少，自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）： 《Machin
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摘要：《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论，可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了。Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的，而且还都已经忘了不少。快速的复习回顾一下之后，用来理解机器学习中
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摘要：《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关？？？某问得，给这位妮子安排上！ 这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一个躲在小房间里认真
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摘要：**说在前面：**前几天，公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛。阅读过的读者应该会发现，在最后排版已经有点乱套了。真的很抱歉，也不知道咋回事，到了后期Markdown格式文件的内容就解析出现问题了，似乎涉及到Latex就会多多少少排版错乱？？？暂时也没什么比较好的解决办法，如果有朋友知道的
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摘要：《Machine Learning in Action》—— hao朋友，快来玩啊，决策树呦 在上篇文章中，《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”主要讲述了决策树的理论内容，介绍了什么决策树，以及生成决策树时所需要优先选取的三种决策标
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摘要：《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO 薄雾浓云愁永昼，瑞脑销金兽。 愁的很，上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛，《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM。虽然效果还算不错，数据集基本都能
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摘要：《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战 / Machine Learning in Action》这本书来手撕其中代码的，但由于实际原因，可能需要先手撕SVM了，这个算法感
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