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L1与L2正则化
这篇不是原创!想写一点发现也不比他的好,知乎专栏,@莫烦PYTHON。 这位大神还发布了视频来帮助解释。 尊重原创,我没有改动一个字。。。 我们知道, 过拟合就是所谓的模型对可见的数据过度自信, 非常完美的拟合上了这些数据, 如果具备过拟合的能力, 那么这个方程就可能是一个比较…
朴素贝叶斯的那点事儿
在机器学习领域中,朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类器(分类又被称为监督式学习,所谓监督式学习即从已知样本数据中的特征信息去推测可能出现的输出以完成分类,反之聚类问题被称为非监督式学习),朴素贝叶斯在处理文本数据时可以得到较好的分类结果,所以它被广泛应用于文本分类/垃…
通俗易懂!白话朴素贝叶斯
说起朴素贝叶斯,很多人会被它复杂的公式和易混淆的概念搞得晕头转向、不知所以。本文,我将以最通俗的语言,尽量减少复杂公式的使用,白话讲解朴素贝叶斯算法的原理,并通过实际的例子,利用朴素贝叶斯思想,解决机器学习问题。让你快速对朴素贝叶斯有直观且形象的理解。 1. 买瓜问题 首先,我…
机器学习稀疏矩阵简介(附Python代码)
对于一个矩阵而言,若数值为零的元素远远多于非零元素的个数,且非零元素分布没有规律时,这样的矩阵被称作稀疏矩阵;与之相反,若非零元素数目占据绝大多数时,这样的矩阵被称作稠密矩阵。