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RSS订阅原创 机器学习初级算法梳理三
机器学习初级算法梳理三任务三：决策树算法梳理一、信息论基础1.1 信息熵（Information Entropy）1.2 联合熵（Joint entropy）1.3 条件熵（Conditional entropy）1.3 相对熵（Relative entropy）1.4 交叉熵（Cross entropy）1.5 信息增益（Cross entropy）1.6 基尼不纯度（Gini purity）二...
2019-04-04 08:31:08
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原创 机器学习初级算法梳理二
机器学习初级算法梳理二任务二：逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别二、 逻辑回归的原理2.1 什么是逻辑回归2.2 逻辑回归的优缺点2.3. 逻辑回归和多重线性回归的区别2.4. 逻辑回归用途三、逻辑回归损失函数推导及优化四、 正则化与模型评估指标五、逻辑回归的优缺点六、样本不均衡问题解决办法6.1 通过过抽样和欠抽样解决样本不均衡6.2 通过正负样本的惩罚权重解决样本不均衡6.3 ...
2019-04-01 21:08:56
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原创 机器学习初级算法梳理一
机器学习初级算法梳理一任务一：线性回归算法梳理一、机器学习的一些概念1. 监督学习（Supervised Learning）1.1 监督学习的分类1.2 监督学习举例2. 无监督学习（Unsupervised Learning）2.1 无监督学习举例3. 半监督学习（Semi-supervised Learning）3. 泛化能力 任务一：线性回归算法梳理 一、机器学习的一些概念 1. 监督学习（...
2019-03-29 20:52:08
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空空如也
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