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