一、基本原理 聚类(clustering)是一种无监督学习(unsupervised learning)，即没有标记信息，通过对无标记训练样本的...

一、基本原理 神经网络(neural networks)模拟生物神经网络的一种机器学习模型。下面以三层神经网络为例具体说明其实现过程：该模型共包...

如果数据比简单的直线更为复杂，我们也可以用线性模型来你和非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特...

一、基本原理 给定训练样本集，学习的目标即是找到一个划分超平面，这个超平面可以通过线性方程 来描述。对于样本点，若，则；若，则，令 即样本空间...

一、原理解释 1.1、从线性回归到逻辑回归 考虑二分类问题，线性回归模型产生的是实值，仍需要转化为0/1值。因此单位阶跃函数(unit-step...

一、问题描述 给定数据集 其中线性回归(linear regression)试图学得，使得。代价函数为，其中，求解，使代价函数最小，即代表拟合出...

git 仓库特点 使用快照流 近乎所有操作都是本地执行 一般只添加数据三种状态：modified -> committed -> staged ...

1. Light GBM 简介 在数据挖掘和传统机器学习领域，提起大名鼎鼎的 XGBoost，相信很多人都听说过，尤其是在 Kaggle 赛场上...

问题描述 在我学习机器学习实战-决策树部分，欲可视化决策树结构。最终可视化结果： 解决方案 决策树由嵌套字典组成，如： {"no surfaci...