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NaiTMao_机器学习

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机器学习笔记(九)——手撕支持向量机SVM之间隔、对偶、KKT条件详细推导

机器学习 python

支持向量机(SVM)是一种有监督的分类算法，并且它绝大部分处理的也是二分类问题，先通过一系列图片了解几个关于SVM的概念。

2020-07-24

1.2K0

机器学习笔记(八)——随机梯度上升(下降)算法调优

机器学习 python

上一篇文章对逻辑回归的原理和基本思想做了一些简要介绍，并通过引入Sigmoid函数和梯度公式成功推导出了梯度上升和梯度下降公式，上文分类实例是依据全批量提升上升法，而本文会介绍全批量梯度上升的一种优化算法——随机梯度上升，如果还未懂得逻辑回归和推理公式原理，还请观看上一篇文章：机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、两种方法推导梯度公式。

2020-07-17

9020

机器学习笔记(七)——初识逻辑回归、不同方法推导梯度公式

机器学习 python

逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。

2020-07-15

6560

机器学习笔记(六)——朴素贝叶斯构建一个简易情感分类器

机器学习 python

其中公式推导这一部分较为重要，利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想，所以理解贝叶斯准则如何得到，以及如何应用十分重要，也是后期构建算法的基础。

2020-07-12

2.1K0

机器学习笔记(五)——轻松看透朴素贝叶斯

机器学习 python

贝叶斯算法是基于统计学的一种概率分类方法，而朴素贝叶斯是其中最简单的一种；朴素贝叶斯属于监督学习的算法之一，一般用来解决分类问题，我们之所以称之为"朴素"，是因为整个形势化过程只做最原始、最简单的假设，即假设数据集所有的样本之间都是独立存在，互不影响的。

2020-07-09

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机器学习笔记(四)——决策树的构建及可视化

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。

2020-07-07

1.7K0

机器学习笔记(三)——搞定决策树必备的信息增益

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

决策树是监督学习算法之一，并且是一种基本的分类与回归方法；决策树也分为回归树和分类树，本文讨论的是分类树。如果了解或者学过数据结构，肯定对"树"这个概念是不陌生的，在此基础上学习掌握决策树也会更加容易，下面通过一个小例子帮助理解何为决策树。

2020-07-05

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