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算法工程师的养成之路

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集成算法梳理——XGBoost

编程算法正则表达式决策树机器学习神经网络

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/JN_rainbow/article/details/89194166

2019-04-18

8270

集成学习算法梳理——RF

决策树机器学习神经网络深度学习

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/JN_rainbow/article/details/88993591

2019-04-17

9300

逻辑斯谛回归(对数几率回归)

机器学习深度学习

线性回归完成了数据的拟合，我们通过引入一个sigmoidsigmoidsigmoid函数，即可在线性回归模型的基础上实现分类。

2019-01-18

6890

对于一个复杂任务，将多个决策进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个决策更为准确.

2019-01-18

8150

SVM和LR的相同之处二者都是监督学习方法. 二者都是分类算法. 二者都是线性分类算法，二者的分类决策面都是线性的，即求解一个超平面… SVM可以通过核技巧拓展到非线性. 二者都是判别模型判别模型不会计算联合概率，而是直接生成表示条件概率的判别函数. 生成模型先计算联合概率，然后通过贝叶斯转化为条件概率. 常用的生成模型有朴素贝叶斯、隐马尔科夫. 典型的判别模型有：KNN、SVM、DT、LR、最大熵、AdaBoost、CRF. SVM和LR的不同损失函数不同. LR的损失函数是对数损失函数，S

2019-01-18

9210

L1正则为什么会产生稀疏解

在机器学习中，当模型过于复杂时，为了防止产生过拟合的现象，最常用的方法时采用正则化，如L1正则和L2正则.

2019-01-18

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