决策树（decision tree）是一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，从根节点到叶节点所经历的路径对应一个判定测试序列。决策树可…

2018汇总机器学习篇

朴素贝叶斯分类器，实际上也是对人们常识做的一个算法的完善。其以一种更为精准的量化来判断分类，使用的方法是后验概率。本文从与决策树的比较出发，介绍先验概率和后验概率的关系，再详细介绍一下朴素贝叶斯算法的流程。 朴素贝叶斯算法比较简单，所以此文多是留以面试前复习之用。理清各个问题之…

我们提出了一种新的称为 BERT 的语言表示模型，BERT 代表来自 Transformer 的双向编码器表示（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。不同于最近的语言表示模型（Peters et al.…

虽然带着回归两字，但是它解决的是分类问题，而不是预测一段连续的值。 当=0.5" class="equation" src="https://juejin.im/equation?tex=%7Bh_%5Ctheta%7D%5Cleft(%20x%20%5Cright)%3E%3…