在手撕机器学习系列文章的上一篇，我们详细讲解了线性回归的问题，并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线，从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集，已到达模型损失值最小的目的。 在...
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《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事
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《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事
手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少，自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新...
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《Machine Learning in Action》—— 白话贝叶斯，“恰瓜群众”应该恰好瓜还是恰坏瓜概率论，可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了。Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的，而且还都已经忘了不少。快速的复习回顾一下之后，...
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《Machine Learning in Action》—— 女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关女同学问Taoye，KNN应该怎么玩才能通关？？？某问得，给这位妮子安排上！ 这篇是机器学习系列文章所涉及到的第六篇文章了，前面已经介绍过了支持向量机SVM以及决策树算法，一...
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《Machine Learning in Action》—— 懂的都懂，不懂的也能懂。非线性支持向量机
说在前面： 前几天，公众号不是给大家推送了第二篇关于决策树的文章嘛。阅读过的读者应该会发现，在最后排版已经有点乱套了。真的很抱歉，也不知道咋回事，到了后期Markdown格式...
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《Machine Learning in Action》—— hao朋友，快来玩啊，决策树呦《Machine Learning in Action》—— hao朋友，快来玩啊，决策树呦 在上篇文章中，《Machine Learning in Action》—— Ta...
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《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼”
《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲决策树到底是支什么“鬼” 前面我们已经详细讲解了线性SVM以及SMO的初步优化过程，具体可看：...
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《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，优化SMO 薄雾浓云愁永昼，瑞脑销金兽。 愁的很，上次不是更新了一篇关于支持向量机的文章嘛，《M...
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时间精力有限，如果有不清楚的地方可以随时在评论区提出哦，Taoye收到后会第一时间回复的😜😇
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM
《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战 / M...
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《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM《Machine Learning in Action》—— 剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM 前面在写NumPy文章的结尾处也有提到，本来是打算按照《机器学习实战 / M...