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機器學習-10 線性回歸及其相關算法返回主頁 本節(jié)討論四個內(nèi)容：1、線性回歸2、多重共線性問題3、嶺回歸4、局部加權線性回歸 線性回歸（Linear Regression）是機器學...
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機器學習-9 EM 與 GMM【附代碼】返回主頁 EM （Expectation Maximization）算法是一種迭代算法，由 Dempster 等人于1977年提出。EM 算法最...
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機器學習-8 XGBoost【附代碼】返回主頁 XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）又稱極致梯度提升樹，由陳天奇于2016年提出， = 決策樹 + B...
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機器學習-7 AdaBoost【附代碼】返回主頁 AdaBoost（Adaptive Boost）隸屬于 Boosting 方法族，廣泛用于分類任務，它通過改變訓練集樣本的權重，學習多...
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機器學習-6 Logistic Regression【附代碼】返回主頁 Logistic Regression 是統(tǒng)計學習的經(jīng)典分類算法，是一種 對數(shù)線性模型。 1、數(shù)據(jù)集與特征空間 2、假設空間Logis...
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機器學習-5 樸素貝葉斯【附代碼】返回主頁 樸素貝葉斯算法（naive Bayes）是基于貝葉斯定理與特征條件獨立假設的分類算法，在機器學習眾多算法中，它實現(xiàn)簡單、效率高，但代價...
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機器學習-4 k-NN【附代碼】返回主頁 k 最近鄰算法（k-nearest neighbor, k-NN）是一種基本的分類方法（二分類 / 多分類），由 Cover 和 Ha...
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Machine Learning Practice從事數(shù)據(jù)挖掘工作多年使我意識到，算法學習是一個沉淀的過程，或者說是一場“從薄到厚再到薄”的修行的過程。拋開業(yè)務問題不談，就算法學習本身而言，如果...
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機器學習-3 支持向量機【4 附代碼】返回主頁 4 核函數(shù)理解4.1 多項式核函數(shù)（Polynomial kernel function）及其推演 注：當 zeta = 0; gam...