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机器学习入门（十八）：一种“宽容”的回归模型
严格的线性回归 之前我们讲过线性回归：在向量空间里用线性函数去拟合样本。 该模型以所有样本实际位置到该线性函数的综合距离为损失，通过最小化损失来...
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机器学习入门（十七）：SVM——非线性 SVM 和核函数
非线性分类问题 遇到分类问题的时候，最理想的状态，当然是样本在向量空间中都是线性可分的，我们可以清晰无误地把它们分隔成不同的类别——线性可分 S...
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机器学习入门（十六）：SVM——线性 SVM，间隔由硬到软
从线性可分 SVM 到线性 SVM 从现实情况引出线性 SVM 线性可分 SVM，这种 SVM 学习的训练数据本身就是线性可分的——可以很清晰地...
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机器学习入门（十五）：SVM——对偶学习算法
对偶问题 上一篇我们用 x 和 y 各代表一个维度，用 z=f(x,y) 和 g(x,y)=0 分别代表一个二元函数和一个一元函数。这样做是为了...
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机器学习入门（十三）：SVM——线性可分 SVM 原理
之前我们讲过的几个模型：线性回归、朴素贝叶斯、逻辑回归和决策树，其背后数学原理的难度属于初级。而接下来要讲的 SVM 和 SVR 则上升到了中级...
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机器学习入门（十二）：决策树——告诉你 Hello Kitty 是人是猫
Hello Kitty 的种族问题 Hello Kitty，一只以无嘴造型40年来风靡全球的萌萌猫，在其40岁生日时，居然被其形象拥有者宣称：H...
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机器学习入门（十一）：决策树——既能分类又能回归的模型
决策树 前面我们讲了线性回归和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于分类，又可以用于回归。 ...
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机器学习入门（十）：逻辑回归——用来做分类的回归模型
现在我们回到 LR 模型本身。 回归模型做分类 从前面关于分类与回归的定义来看，分类模型和回归模型似乎是泾渭分明的。输出离散结果的就是用来做分类...
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机器学习入门（九）：逻辑回归——非线性逻辑函数的由来
逻辑回归 今天我们要讲的模型叫做 Logistic Regression （LR），一般翻译为逻辑回归。 LR 是一种简单、高效的常用分类模型—...
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