是日秋和

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 scikit-learn（以下简称为sklearn）是用Python开发的机器学习库，其中包含大量机器学习算法、数据集，是数据挖掘方便的工具。本教程

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 在许多科幻电影中，有许多降维的例子。在《十万个冷笑话2》（可能只有萌新看过）中，大boss将主角降维到二维，就成了纸片人，进而失去了战斗能力；降维到

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 俗话说的好：“物以类聚，人以群分”，今天我们要讲的聚类算法很大程度上可以印证此话。聚类是一种非监督学习，什么是非监督学习？与之前学习的分类和回归不同

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 “回归”与“树” 在讲解树回归之前，我们看看回归和树巧妙结合的原因。 线性回归的弊端 线性回归需要拟合所有样本点，在特征多且特征关系复杂时，构建全局

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法，也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时，就需要使用回归算法。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。 线性

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 写在前面 Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 在学习朴素贝叶斯分类模型之前，我们回顾一下之前学习的KNN和决策树，读者本人的总结：不同的机器学习方法有着不同的假设和理论进行支撑，而这些假设和理论

本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路 本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运