机器学习
决策树 | Decision Tree
2020-06-20

决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。决策树算法采用树形结构，使用层层推理来实现最终的分类。

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决策树 | Decision Tree
集成学习 ｜Ensemble Learning
2020-06-17

所谓集成学习，顾名思义，就是集成多个基学习器的结果，采用一定的融合机制得到一个更为精准和稳定的结果。常见的集成学习有Bagging、Boosting、Stacking

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集成学习 ｜Ensemble Learning
朴素贝叶斯 | Naive Bayesian Model
2020-05-15

朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法的基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。

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朴素贝叶斯 | Naive Bayesian Model
K近邻 | K-Nearest Neighbors
2020-05-11

K近邻算法 ，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。

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K近邻 | K-Nearest Neighbors
支持向量机 | Support Vector Machine
2020-05-08

SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面。

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支持向量机 | Support Vector Machine
逻辑回归 | Logistic Regression
2020-05-03

逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也能处理多分类问题）

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逻辑回归 | Logistic Regression
线性回归 | Linear Regression
2020-05-02

回归是一种解题方法，或者说"学习"方法，也是机器学习中比较重要的概念。第一次见到这个词的朋友可能会问"回归?……回哪儿去?"

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线性回归 | Linear Regression
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