機器學習——幾種分類算法的匯總 參考博客：http://www.apachecn.org/map/179.html 參考博客寫的很全面，也有例子，我這算是轉載縮減記錄方便自己記憶，有想參考的朋友可以參照原博客學習 ...

1決策樹（Decision Trees）的優缺點 決策樹的優點： 一、 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二、 對 ...

摘要 機器學習算法分類：監督學習、半監督學習、無監督學習、強化學習 基本的機器學習算法：線性回歸、支持向量機(SVM)、最近鄰居(KNN)、邏輯回歸、決策樹、k平均、隨機森林、朴素貝葉斯、降維、梯度增強 公式、圖示、案例 機器學習算法分類 機器學習算法大致可以分為 ...

機器學習幾種常見優化算法介紹 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 1. 梯度下降法（Gradient Descent） 2. 牛頓法 ...

機器學習算法 什么是程序（Program） 計算機程序，是指為了得到某種結果而可以由計算機（等具有信息處理能力的裝置）執行的代碼化指令序列（或者可以被自動轉換成代碼化指令序列的符號化指令序列或者符號化語句序列）。 通俗講，計算機給人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩 ...

轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 　　朴素貝葉斯： 　　有以下幾個地方需要注意： 　　1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...

鄰（k-Nearest Neighbor，KNN）分類算法是最簡單的機器學習算法。 KNN算法的指導思想 ...

【機器學習】算法原理詳細推導與實現(二):邏輯回歸 在上一篇算法中，線性回歸實際上是 連續型 的結果，即 \(y\in R\) ，而邏輯回歸的 \(y\) 是離散型，只能取兩個值 \(y\in \{0,1\}\)，這可以用來處理一些分類的問題。 logistic函數 我們可能會遇到一些分類 ...