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好记忆的机器学习面试--决策树
1. 什么是决策树 其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别,我们可以思考一下一个决策问题:是否去相亲,一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。 大家都看得很明白了吧!LR模型是一股脑儿的把所有特征塞入学习,而决策树更像是编程语言中的if-else一样,去做条件…
看完这篇,逻辑回归80%都懂了
1. 什么是逻辑回归 逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 也就是把Y的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中,即可得到[0,…
机器学习决策树的分裂到底是什么?这篇文章讲明白了!
决策树背后机制到底是什么?在形成决策树的过程中,分裂涉及到的问题是选择哪个特征和分裂的条件是什么,同时还要知道何时终止分裂。由于树的生成相对比较武断,你需要对其进行修剪,才能让它看起来更好。
Re:从零开始的机器学习 - 深入浅出KNN
本文主要介绍一个被广泛使用的机器学习分类算法,K-nearest neighbors(KNN),中文叫K近邻算法。 k近邻算法是一种基本分类和回归方法。 KNN的核心思想也非常简单,如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,比如…