1. 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向 ...

，所以也被称为“最速下降法”。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。 在机器学习中，基于基本的梯度下 ...

什么是程序（Program） 计算机程序，是指为了得到某种结果而可以由计算机（等具有信息处理能力的装置）执行的代码化指令序列（或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列）。 ...

机器学习——几种分类算法的汇总 参考博客：http://www.apachecn.org/map/179.html 参考博客写的很全面，也有例子，我这算是转载缩减记录方便自己记忆，有想参考的朋友可以参照原博客学习 ...

1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对 ...

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍 ...

1、线性回归算法 1.1算法概述 　　回归就是用一条曲线对数据点进行拟合，该曲线成为最佳拟合曲线，这个拟合过程称为回归。当该曲线为一条直线时，就是线性回归。 　　线性回归一般用来做连续值的预测，预测的结果是一个连续值。 　　在训练学习样本时，需要特征向量X和样本的实际结果Y，所以线性回归 ...

By Kubi Code 朴素贝叶斯 参考[1] 事件A和B同时发生的概率为在A发生的情况下发生B或者在B发生的情况下发生AP(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B) ...