机器学习
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  • 吴恩达机器学习-1-监督学习与非监督学习
    吴恩达老师的机器学习视频，我相信很多人都看过，说不定也是通过老师的视频来入门机器学习。视频真的是非常经典。接下来将会分多期来连载视频的精华。本文是第一周的视频总结：监督学习和非监督学习
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    吴恩达机器学习-1-监督学习与非监督学习
  • 《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事
    手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧，目前已经完成了支持向量机SVM、决策树、KNN、贝叶斯、线性回归、Logistic回归，其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账，后期有机会有时间再给大家补上。 更新至此，也是收到了部分读者的好评。虽然不多，但还是非常感谢大家的支持，希望每…
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  • 《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”
    手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧，目前已经完成了支持向量机SVM、决策树、KNN、贝叶斯、线性回归、Logistic回归，其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账，后期有机会有时间再给大家补上。 更新至此，也是收到了部分读者的好评。虽然不多，但还是非常感谢大家的支持，希望每…
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  • 机器学习 | 详解GBDT梯度提升树原理，看完再也不怕面试了
    今天是机器学习专题的第30篇文章，我们今天来聊一个机器学习时代可以说是最厉害的模型——GBDT。 虽然文无第一武无第二，在机器学习领域并没有什么最厉害的模型这一说。但在深度学习兴起和流行之前，GBDT的确是公认效果最出色的几个模型之一。虽然现在已经号称进入了深度学习以及人工智能…
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  • Logistic Regression：互联网行业应用最广的机器学习模型
    回归问题是指目标值为整个实数域，分类问题是指目标值为有限的离散值。 这是一个回归模型，模型可以预测范围的目标值。在模型求解时，我们可以使用误差平方定义损失函数，最小化损失函数即可求得模型参数。 当时，将分类目标判定为负例，当时将分类目标判定为正例。这个分类函数其实是一个阶跃函数…
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  • 机器学习模型的容量、欠拟合和过拟合
    前面我们讨论了使用线性回归来对一个数据集进行建模，机器学习的真实应用场景是让算法学习到的参数在先前未观测到的新输入数据上仍然能够预测准确，而不只是在训练集上表现良好。能在新输入数据上表现良好的能力被称为**泛化（Generalization）**能力。 为了验证模型的泛化能力，…
    机器学习
  • PCA的工作原理
    PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述…
    算法
  • 简明聚类分析入门
    摘要 : 以“为什么需要聚类分析这一问题”作为引入，逐步阐述聚类分析领域是如何发展的。这篇文章主要阐述聚类分析的四类方法：划分方法、层次方法、基于密度的方法和基于网格的方法的基本原理以及它们中的代表算法和实现方式。将聚类算法的设计总结为两大核心：划分过程和相似度量的设计。 聚类…
    数据分析
  • 前端也能读懂的机器学习基础篇——概率视角
    最近几年机器学习非常火，几乎每一个项目组都在思考自己手头的项目能不能用机器学习的方法进行优化。对于前端同学来说，有一个主要的难点在于前端技术栈和机器学习所需要的基础技能有很大的gap，市面上的机器学习的基础教程，对读者的数学基础要求偏高，有些最基本的原理或者世界观，被当做自然而…
    前端
    前端也能读懂的机器学习基础篇——概率视角
  • 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
    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。 上图中有橙色点和蓝色点分别代表两类标签，如果想要将其分类，需要怎么做呢？可能有的伙伴会想到上一篇文章讲到的逻辑回归拟合决策边界，这肯定是一种不错的方法，本…
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