随笔分类 -  数据挖掘

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对AUC，ROC的进一步理解 & 对 KS 值的理解
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【面试复习】卡方分布与卡方检验，自由度
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【面试总结】决策树异同 - ID3 C4.5 CART
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【牛人博客系列】这个博客很牛逼，今天看看深度学习系列
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【学习类】Kaggle - Tianchi各种策略的总结 - bagging, boosting, stacking, ensemble - 这个人的博客很厉害
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【总结系列 - 好】随机森林 - 为什么随机森林用CART - mse mae - 方差与集成的关系 - 随机森林效果的证明
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关于树的剪枝 - C4.5的悲观剪枝
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各种树，ID3, C4.5，CART，信息增益，信息增益率，Gini基尼指数 - 过拟合 - 随机森林 - 决策树对比
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PCA的一些内容，与协方差的关系，和SVD的关系 - 复习
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一些机器学习初步学习的笔记 - 用来复习一下 - 《机器学习实战》的复习提纲
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【总结系列】一些重要的统计学知识
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posted @ 2018-03-20 18:15 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
手推SVM学习 - 对偶问题 - SMO - KKT - 核方法 - 讲故事理解SMO
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【总结系列】拉格朗日对偶问题 - KKT条件 - 这一篇讲的好
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偏差和方差 - 还不错
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【总结系列】最大熵，熵，联合熵，条件熵，相对熵，交叉熵，TF-IDF的应用，colah文章
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写的一般，从起源到具体算法-深度学习综述
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/TdwMn_AwA6tSuKCaFRvCpg 近年来，深度学习作为机器学习的新分支，其应用在多个领域取得巨大成功，并一直在快速发展，不断开创新的应用模式，创造新机会。深度学习方法根据训练数据是否拥有标记信息被划分为监督学习、半监督学习和无监督学习 阅读全文
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【总结系列】判别模型和生成模型
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【好-总结】假设检验理论 - t检验 - 卡方检验
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【知识图谱】机器学习知识图谱 - 也是我的知识复习的总体规划
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【总结】条件随机场 隐马尔可夫模型的关系 和 最大熵的关系 CRF HMM MEMM
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