1.逻辑回归(Logistic Regression) GitHub地址(案例代码加数据) 1.1逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞, +∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经 ...
.线性回归 Linear Regression . 什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的 图象是直线,叫做线性。 注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的 图象不是直线,叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了,其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。 回 ...
2018-12-18 10:44 2 10884 推荐指数:
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1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化,首先我们先来了解上图的方程式。当训练的特征和数据很少时,往往会造成欠拟合的情况,对应的是左边的坐标;而我们想要达到的目的往往是中间的坐标,适当的特征和数据用来训练;但往往现实生活中影响结果的因素是很多的,也就是说会有很多个特征值 ...
1.SVM讲解 新闻分类案例 SVM是一个很复杂的算法,不是一篇博文就能够讲完的,所以此篇的定位是初学者能够接受的程度,并且讲的都是SVM的一种思想,通过此篇能够使读着会使用SVM就行,具体SVM的推导过程有一篇博文是讲得非常细的,具体链接我放到最后面,供大家参考。 1.1支持向量机(SVM ...
最近在学习svm算法,借此文章记录自己的学习过程,在学习很多处借鉴了z老师的讲义和李航的统计,若有不足的地方,请海涵;svm算法通俗的理解在二维上,就是找一分割线把两类分开,问题是如下图三条颜色都可以把点和星划开,但哪条线是最优的呢,这就是我们要考虑的问题; 首先我们先假设 ...
1.决策树 决策树模型demo 随机森林模型demo 1.1从LR到决策树 相信大家都做过用LR来进行分类,总结一下LR模型的优缺点: 优点 适合需要得到一个分类概率的场景。 实现效率较高。 很好处理线性特征。 缺点 当特征空间很大时,逻辑回归 ...
一、本文简介 本文的目的是简单明了的讲解KMP算法的思想及实现过程。 网上的文章的确有些杂乱,有的过浅,有的太深,希望本文对初学者是非常友好的。 其实KMP算法有一些改良版,这些是在理解KMP核心思想后的优化。 所以本文重点是讲解KMP算法的核心,文章最后会有涉及一些改良过程 ...
用通俗易懂的方式剖析随机森林 0.引言 随机森林是现在比较流行的一个算法。对于回归和分类问题有很好的效果,它的内在的机理到底是什么呢?接下来将会用通俗易懂的方式讲一讲随机森林。 1.什么是随机森林 随机森林分解开来就是“随机”和“森林”。“随机”的含义我们之后讲,我们先说“森林 ...