机器学习机器学习实战教程(十三):树回归基础篇之CART算法与树剪枝 本篇文章将会讲解CART算法的实现和树的剪枝方法,通过测试不同的数据集,学习CART算法和树剪枝技术。 2017年12月14日 25,931 °C 89 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(十二):线性回归提高篇之乐高玩具套件二手价预测 本篇文章讲解线性回归的缩减方法,岭回归以及逐步线性回归,同时熟悉sklearn的岭回归使用方法,对乐高玩具套件的二手价格做出预测。 2017年12月8日 20,212 °C 44 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 前面的文章介绍了很多分类算法,分类的目标变量是标称型数据,而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归,并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。 2017年11月19日 38,574 °C 73 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(十):提升分类器性能利器-AdaBoost 前面的文章已经介绍了五种不同的分类器,它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来,而这种组合结果则被成为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-... 2017年11月16日 22,993 °C 44 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(九):支持向量机实战篇之再撕非线性SVM 上篇文章讲解的是线性SVM的推导过程以及简化版SMO算法的代码实现。本篇文章将讲解SMO算法的优化方法以及非线性SVM。 2017年11月15日 33,524 °C 58 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(八):支持向量机原理篇之手撕线性SVM 本篇文章参考了诸多大牛的文章写成的,对于什么是SVM做出了生动的阐述,同时也进行了线性SVM的理论推导,以及最后的编程实践,公式较多,还需静下心来一点一点推导。 2017年11月10日 111,291 °C 225 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率 本文对梯度上升算法和改进的随机梯度上升算法进行了对比,总结了各自的优缺点,并对sklearn.linear_model.LogisticRegression进行了详细介绍。 2017年11月9日 26,514 °C 66 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(六):Logistic回归基础篇之梯度上升算法 本文从Logistic回归的原理开始讲起,补充了书上省略的数学推导。本文可能会略显枯燥,理论居多,Sklearn实战内容会放在下一篇文章。自己慢慢推导完公式,还是蛮开心的一件事。 2017年11月8日 38,754 °C 103 阅读全文
机器学习机器学习实战教程(五):朴素贝叶斯实战篇之新浪新闻分类 上篇文章机器学习实战教程(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器讲解了朴素贝叶斯的基础知识。本篇文章将在此基础上进行扩展,你将看到以下内容:拉普拉斯平滑、垃圾邮件过滤(Python3)... 2017年11月7日 37,001 °C 93 阅读全文