摘要： 近期学习了《机器学习实战》这本书，对其中监督学习部分，思维导图的总结： 阅读全文

摘要： 一、介绍 Logistic回归是广泛应用的机器学习算法，虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别）。 面对一个回归或者分类问题，建立代价函数(损失函数)，使用最优化算法（梯度上升法、改进的随机梯度上升法），找到最佳拟合参数，将数据拟合到一 阅读全文

摘要： 监督学习：给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，类别是事先已知的，利用样本学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的实例给出正确的分类。这样的机器学习就是监督学习。 一、介绍 决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，表示 阅读全文

摘要： 特征：样本的属性。比如：西瓜的颜色、瓜蒂的形状、敲击的声音就是特征 标签：样本的类别。比如：好瓜”和“坏瓜”这两个判断就是标签 一、介绍 KNN分类算法，是理论比较成熟，最简单的机器学习算法之一，既可用于分类，又可应用于回归 核心思想：计算一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本，k个样本大多数属于某 阅读全文