白话解析机器学习

本文将尽量使用通俗易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释 集成学习。并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中，会遇到很多晦涩的概念，相关数学公式很多，大家理解起来很有困难。遇到类似情况，我们应该多从直觉…

本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释条件随机场。并且用水浒传为例学习。并且从名著中找了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中，会遇到很多晦涩的概念，相关数学公式很多，大家理解起来很有困难。遇到类似情况，…

本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释最大熵马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中，会遇到很多晦涩的概念，相关数学公式很多，大家理解起来很有困难。遇到类似情况，我们应该多从…

本文将尽量使用易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释隐马尔可夫模型。并且从名著中找了个具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中，会遇到很多晦涩的概念，相关数学公式很多，大家理解起来很有困难。遇到类似情况，我们应该多从直觉…

本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解支持向量机中的核函数概念，并且给大家虚构了一个水浒传的例子来做进一步的通俗解释。 在学习核函数的时候，我一直有几个很好奇的问题。 不知道大家是否和我一样有这些疑问，在后文中， 我将通过逐步的学习梳理为大家讲解这些问题。 …

本文通过实例来给帮助大家深入理解熵的概念 & 决策树之ID3算法。 1. 事物的信息和信息熵 信息会改变你对事物的未知度和好奇心。信息量越大，你对事物越了解，进而你对事物的好奇心也会降低，因为你对事物的确定性越高。如果你确定一件事件的发生概率是100%，你认为这件事情…

0x00摘要本文在少用数学公式的情况下，尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解极大似然估计&极大后验概率估计，并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用&其非常有趣的特点。0x01背景知识1.概率v

0x00摘要0x01本文缘由0x02例子构建0x03混淆矩阵3.1四种分类情况3.2混淆矩阵0x04准确率Accuracy4.1公式4.2特点0x05精准率Precision5.1公式5.2特点5.3

0x00 摘要 朴素贝叶斯模型是机器学习中经a常提到的概念。但是相信很多朋友都是知其然而不知其所以然。本文将尽量使用易懂的方式介绍朴素贝叶斯模型原理，并且通过具体应用场景和源码来帮助大家深入理解这个概

0x00摘要本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性贝叶斯定理，并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。0x01IT概念1.贝叶斯定理贝叶斯定理是用来解决"逆概率"问题的，即根据一些有限的过去数据来预测