1 特征选择的目的 机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是: 减少特征（避免维度灾难），提高训练速...

序列文章：上一篇 《白话机器学习概念》[https://mp.weixin.qq.com/s/wS40NkZwkPnJK-RciYLk-A...

一、过拟合的本质及现象 过拟合是指模型只过分地匹配特定训练数据集，以至于对训练集外数据无良好地拟合及预测。其本质原因是模型从训练数据中学习到了一...

本文以模型、学习目标、优化算法的角度解析逻辑回归(LR)模型，并以Python从头实现LR训练及预测。 一、逻辑回归模型结构 逻辑回归是一种广义...

逻辑回归由于其简单高效、易于解释，是工业应用最为广泛的模型之一，比如用于金融风控领域的评分卡、互联网的推荐系统。上文总结了逻辑回归的原理及其实现...

一、聚类简介 Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本...

本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程，代码示例基于python及神经网络库keras，通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预...

注：本文基于之前的文章做了些修改，重复部分可以跳过看。示例的项目为基于LR模型对癌细胞分类的任务。 随着人工智能时代的到来，机器学习已成为解决问...