摘要： 线性回归模型形式简单，有很好的解释性，但它有不少假设前提，其中最重要的一条就是数据之间存在着线性关系，但是在实际生活中，很多数据之间是非线性关系，虽然也可以用线性回归拟合非线性回归，但是效果将会很差。这个时候可以尝试使用多项式回归。 阅读全文

摘要： 线性模型试图学的一个通过特征的线性组合来进行预测的函数 阅读全文

摘要： 坐标下降法(Coordinate Descent)是一个简单但却高效的非梯度优化算法。 阅读全文

摘要： k均值(k-means)算法是最为经典的基于划分的聚簇方法，是十大经典数据挖掘算法之一。 阅读全文

摘要： 准确率、错误率、精确率、召回率、F1-Score、PR曲线 & ROC曲线 阅读全文

摘要： 熵 (Entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年，克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论，所以也被称为香农熵 (Shannon entropy)、信息熵 (information entropy)。 阅读全文

摘要： 在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，常用余弦相似度来表示。 阅读全文

摘要： k近邻（k-NearestNeighbor, KNN）算法是一种基本分类与回归方法。 阅读全文

摘要： 主成分分析(PCA)的数学原理 阅读全文

摘要： 方差、协方差与协方差矩阵的概念和意义 阅读全文