发简信
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逻辑回归总结
1、对逻辑回归的理解 （1）逻辑回归解决分类的问题 线性回归不能解决分类问题，但是如果将样本的特征和样本发生的概率联系起来，即预测的是样本发生的...
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机器学习中的偏差和方差1、定义 在机器学习中，过拟合和欠拟合都会使训练好的机器学习模型在真实的数据中出现错误。我们将错误分为偏差和方差两类。 偏差（bias）：描述模...
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机器学习最优化方法之梯度下降
1、梯度下降出现的必然性 利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且...
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机器学习之线性回归模型
回归模型 机器学习中的模型分类方法很多，如果按照label的变量类型分，可分为分类模型和回归模型。分类模型的label为离散的类别型变量，而回归...
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特征工程中数据预处理方法总结特征工程 “巧妇难为无米之炊”，在机器学习中，数据和特征便是“米”，而模型和算法则是“巧妇”。没有充足的数据和合适的特征，再强大的模型也无法拟合...
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模型评价指标总结1、分类准确度 定义：分类准确度（accuracy），指在分类模型中，模型的输出分类结果与真实结果一致的样本占总分类样本的比例。 优缺点：其容易...
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KNN 知识点总结
1、简介 knn，the k nearestNeighbor，也就是最k个邻居的意思。因此涉及到两个变量的问题，k的选择以及距离的选择。 对于k...