摘要：
软件篇 1. 网易云音乐软件 首先去官网下载网易云音乐客户端linux版，网址：http://music.163.com/#/download,选择linux版本，然后选择ubuntu 16.04(64)位，进入到你下载的路径，右键打开终端，然后输入以下命令（注意以下命令中deb文件要换成你下载的对 阅读全文
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1. conda 相关操作 建立新环境：conda crearte -n NewName python=版本（3.6） 激活环境：conda activate NewName 关闭环境：conda deactivate 阅读全文
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学习内容： 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 阅读全文
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学习内容： CART树 算法原理 损失函数 分裂结点算法 正则化 对缺失值处理 优缺点 应用场景 sklearn参数 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58221959 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tre 阅读全文
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学习内容： 1.CART树 2.算法原理 3.损失函数 4.分裂结点算法 5.正则化 6.对缺失值处理 7.优缺点 8.应用场景 9.sklearn参数 1.CART树 CART算法是一种二分递归分割技术，把当前样本划分为两个子样本，使得生成的每个非叶子结点都有两个分支，因此CART算法生成的决策树 阅读全文
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学习内容： 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 阅读全文
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学习内容： 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 3、逻辑回归损失函数推导及优化 4、 正则化与模型评估指标 5、逻辑回归的优缺点 6、样本不均衡问题解决办法 7. sklearn参数 转自：https://github.com/trembous/homework_summary 阅读全文
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学习内容： 前向分布算法 负梯度拟合 损失函数 回归 二分类，多分类 正则化 优缺点 sklearn参数 应用场景 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58105824 GBDT是一种采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法并以决策树作为基函数的提升方法。通俗来说 阅读全文
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GBDT算法梳理 学习内容： 1.前向分布算法 2.负梯度拟合 3.损失函数 4.回归 5.二分类，多分类 6.正则化 7.优缺点 8.sklearn参数 9.应用场景 1.前向分布算法 在学习模型时，每一步只学习一个基函数及其系数，逐步逼近优化函数式，从而简化优化的复杂度。 2.负梯度拟合 针对这 阅读全文
摘要：
学习内容： 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 3、逻辑回归损失函数推导及优化 4、 正则化与模型评估指标 5、逻辑回归的优缺点 6、样本不均衡问题解决办法 7. sklearn参数 参考资料 1、西瓜书 2、cs229吴恩达机器学习课程 3、 李航统计学习 4、谷歌搜索 一、 阅读全文