摘要：
决策树（Decision tree）是基于已知各种情况（特征取值）的基础上，通过构建树型决策结构来进行分析的一种方式，是常用的有监督的分类算法（也就是带有标签的训练数据集训练的，比如后文中使用到的训练集中的好瓜坏瓜就是标签，形容瓜的就是特征） 阅读全文
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yoga联想电脑黑屏 阅读全文
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第一次接触bpaas，个人学习用，基于我们的一个印章加密合同管理的Bpaas平台的架构设计 阅读全文
摘要：
在机器学习中如KNN、逻辑回归、决策树等模型都是判别方法，也就是直接学习出特征输出和特征之间的关系（决策函数或者条件分布 。但朴素贝叶斯是生成方法，它直接找出特征输出和特征的联合分布，进而通过计算得出结果判定 阅读全文
摘要：
线性回归与分类，Sigmoid 函数与决策边界，梯度下降与优化，正则化与缓解过拟合 阅读全文
