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线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点:只有一个自变量的情况称为单变量回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归 损失函数 总损失定义为: y_i为第i个训练样本的真实值 h(x_i)为第i 阅读全文
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集成学习方法之随机森林 什么是集成学习方法 集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型,各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何一个单分类的做出预测。 什么是随机森林 在机器学习中,随机森林是一个包含多个决策树的分类器,并且其输出的 阅读全文
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认识决策树 决策树思想的来源非常朴素,程序设计中的条件分支结构就是if-then结构,最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法 怎么理解这句话?通过一个对话例子 想一想这个女生为什么把年龄放在最上面判断!!!!!!!!! 决策树分类原理详解 为了更好理解决策树具体怎么分类的,我们通过一 阅读全文
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朴素贝叶斯分类方法 概率基础 概率(Probability)定义 概率定义为一件事情发生的可能性 扔出一个硬币,结果头像朝上 某天是晴天 P(X) : 取值在[0, 1] 条件概率与联合概率 联合概率:包含多个条件,且所有条件同时成立的概率 记作:P(A,B) 特性:P(A, B) = P(A)P( 阅读全文
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为什么需要交叉验证 交叉验证目的:为了让被评估的模型更加准确可信 什么是交叉验证(cross validation) 交叉验证:将拿到的训练数据,分为训练和验证集。以下图为例:将数据分成5份,其中一份作为验证集。然后经过5次(组)的测试,每次都更换不同的验证集。即得到5组模型的结果,取平均值作为最终 阅读全文