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文章/答案/技术大牛

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AI小白入门

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【ML】回归树算法原理及实现

线性回归编程算法

由于现实中的很多问题是非线性的，当处理这类复杂的数据的回归问题时，特征之间的关系并不是简单的线性关系，此时，不可能利用全局的线性回归模型拟合这类数据。在上一篇文章"分类树算法原理及实现"中，分类树算法可以解决现实中非线性的分类问题，那么本文要讲的就是可以解决现实中非线性回归问题的回归树算法。

2020-05-25

6420

【ML】一文详尽系列之逻辑回归

线性回归分类算法机器学习神经网络深度学习

Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。

2019-11-26

5120

【机器学习】知否？知否？广义线性模型

本文介绍了广义线性模型，其中线性回归、logistic回归，softmax回归同属于广义线性模型。从指数分布家族推导出高斯分布、伯努利分布对应的指数分布家族形式，以最大化期望为目标推导出线性回归、logistic回归，softmax回归的目标函数，进一步强调模型的概率解释性。

2019-11-14

2610

【机器学习】对数线性模型之Logistic回归、SoftMax回归和最大熵模型

本文介绍对数线性分类模型，在线性模型的基础上通过复合函数（sigmoid，softmax，entropy ）将其映射到概率区间，使用对数损失构建目标函数。首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失，然后将二分类扩展到多分类，导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归，最后最大熵模型可以看作是softmax回归的离散型版本，logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题，最大熵模型对应处理离散型分类问题。

2019-11-04

1.7K0

【机器学习】一文了解机器学习必学10大算法

编程算法决策树线性回归机器学习神经网络

预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。

2019-10-17

4500

【机器学习】一文读懂线性回归、岭回归和Lasso回归

线性回归正则表达式

本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力

2019-09-30

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