序列文章 上文[《一文速览机器学习的类别（Python代码）》](https://www.jianshu.com/p/fbe59dc46907) 提到逻辑回归并做了简单介绍

一、异常检测简介 异常检测是通过数据挖掘方法发现与数据集分布不一致的异常数据，也被称为离群点、异常值检测等等。 1.1 异常检测适用的场景 异常检测算法适用的场景特点有： （1）无标签或者类别极不均衡

机器学习看似高深的术语，其实就在生活中，古语有云：“一叶落而知天下秋”，意思是从一片树叶的凋落，就可以知道秋天将要到来。这其中蕴含了朴素的机器学习的思想，揭示了可以通过学习对“落

如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能（AI）正赋能各个产业，推动着人类进入智能时代。 本文从介绍人工智能及主要的思想派系，进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果

半监督学习是介于传统监督学习和无监督学习之间，其思想是在标记样本数量较少的情况下，通过在模型训练中直接引入无标记样本，以充分捕捉数据整体潜在分布，以改善如传统无监督学习过程盲目性、监督学习样本不足。

机器学习 作为人工智能领域的核心组成，是计算机程序学习数据经验以优化自身算法，并产生相应的“智能化的”建议与决策的过程。 机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。按照学习数据分布的方式的不同，主要可以分为监督学习和非监督学…

机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是: 通过计算特征的缺失率、发散性、相关性、信息量、稳定性等指标对各个特征进行评估选择，常用如缺失情况、单值率、方差验证、pearson相关系数、chi2卡方检验、IV值、信息增益及PSI等方法。 …

机器学习中，模型的拟合效果意味着对新数据的预测能力的强弱（泛化能力）。而程序员评价模型拟合效果时，常说“过拟合”及“欠拟合”，那究竟什么是过/欠拟合呢？什么指标可以判断拟合效果？以及如何优化？ 注：在机器学习或人工神经网络中，过拟合与欠拟合有时也被称为“过训练”和“欠训练”，本…