Logistic 回归 一、Classification(分类) 0：负类，表示“没有”，如良性肿瘤 1：正类，表示“有”，如恶性肿瘤 将线性回归应用于分类问题并不是最好的，接下来介绍logistic回归算法，这是一种分类算法，被用于y等于离散值0和1的情况下。 二、假设函数 在logistic回归 ...
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2019-09-22 21:44:11
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分类准确度的问题 假如有一个癌症预测系统，输入体检信息，可以判断是否有癌症，准确度为99.9%，这个系统是好还是坏？ 如果癌症产生的概率本来就只有0.1%，那么即使不采用此预测系统，对于任何输入的体检信息，都预测所有人都是健康的，即可达到99.9%的准确率。如果癌症产生的概率本来就只有0.01%，预 ...
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2019-09-22 19:31:46
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Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。我试着用numpy去做一个分类算法。 ...
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2019-09-18 19:30:15
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逻辑回归是使用回归的方式，来解决分类问题。之前说过，逻辑回归只能解决二分类问题，为了解决多分类问题，可以使用OVR和OVO方法 OVR(One Vs Rest) 某个分类算法有N类，将某一类和剩余的类比较作为二分类问题，N个类别进行N次分类，得到N个二分类模型，给定一个新的样本点，求出每种二分类对应 ...
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2019-09-11 22:14:54
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支持向量机（SVM） 算法分类：监督算法，分类算法 1.SVM算法简介 SVM是分类算法中比较特殊的一种，它并不像LR算法那样使用到所有数据进行模型训练，SVM虽然也使用了全部数据，但是绝大部分数据只参与约束条件的限制，不参与最终模型参数的训练。SVM的目标是分类最大化分类间隔，何为最大化分类间隔， ...
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2019-09-11 09:19:47
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一、定义： 监督学习主要包括分类和回归 当输出被限制为有限的一组值(离散数值)时使用分类算法 当输出可以具有范围内的任何树值(连续数值)时使用回归算法 相似度学习是和回归和分类都密切相关的一类监督学习，它的目的是使用相似函数从样本中学习，这个函数可以度量两个对象之间的相似度或关联度 二、监督学习三要 ...
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2019-09-03 09:55:35
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1、GBDT模型介绍； 2、GBDT回归算法 3、GBDT分类算法 4、GBDT的损失函数 5、正则化 6、GBDT的梯度提升与梯度下降法的梯度下降的关系； 7、GBDT的优缺点 1、GBDT模型介绍； GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又名：MART（Mu ...
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2019-09-01 14:45:08
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某个工厂生产了一批手机屏幕，为了评判手机屏幕的质量是否达到标准，质检员需要收集每个样本的若干项指标，比如大小、质量、光泽度等，根据这些指标进行打分，最后判断是否合格。现在为了提高效率，工厂决定使用智能检测进行第一步筛选，质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格”的样本。 智能检测程序需要根据大量样本 ...
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2019-08-29 20:31:26
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1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上 ...
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2019-08-18 15:27:02
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//2019.08.17#决策树算法1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。 图 原理图2、对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发 ...
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2019-08-17 19:38:27
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