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杨熹的专栏

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《百面机器学习》笔记-特征工程相关面试题2

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

例如，特征a有m个取值，特别b 有n个取值，将二者组合就有m*n个组成情况。这时需要学习的参数个数就是 m×n 个

2019-05-17

8650

强化学习第一课：像学自行车一样的强化学习

强化学习机器学习编程算法决策树线性回归

在监督式学习中，我们有数据 x 和标签 y。我们想要找到一个函数来连接 x 和 y。可以选择决策树，线性回归等模型，然后训练这些模型使损失函数达到最小。

2018-12-06

6030

http 决策树 html 机器学习神经网络

本文结构：基本流程有放回抽样的好处 Bagging 特点 sklearn 中 Bagging 使用 Bagging 和 Boosting 的区别 ---- bagging：bootstrap aggregating 的缩写。是一种并行式集成学习方法，可用于二分类，多分类，回归等任务。基本流程：对一个包含 m 个样本的数据集，有放回地进行 m 次随机采样，这样得到具有 m 个样本的采样集。取 T 个这样的采样集。每个采样集训练一个基学习器。结合：分类任务，使用简单投票法。回归任务，使用简单平

2018-04-03

7460

决策树的python实现

决策树 python 编程算法

本文结构：是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？ ---- 1. 是什么？简单地理解，就是根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。

2018-04-02

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