逻辑回归分类 1，概念 2，算法流程 3，多分类逻辑回归 4，逻辑回归总结 优点： 1）预测结果是界于0和1之间的概率； 2）可以适用于连续性和类别性自变量； 3）容易使用和解释； 缺点： 1）对模型中自变量多重共线性较为敏感，例如两个高度相关自变量同时放入模型，可能导致较弱的一个自变量回归符号不符 ...
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2017-09-03 17:08:56
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番茄工作法 每个番茄时间25分钟，休息3～5分钟 4个番茄时间休息15分钟 一次只做一件事 费曼技巧（The Feynman Technique） 挑重点； 简化； 总结和连接； 快速通读 → 查阅资料 → 吸收理解 → 自我复述 → 纠错 https://wenku.baidu.com/view/ ...
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2017-09-03 00:18:43
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决策树分类 1，概念 2，决策树算法 2.1，特征选择： 熵：值越大，不确定性因素越大；条件熵：条件对结果的影响不确定性；信息增益；信息增益比 2.2，决策树生成算法 1，ID3算法 2，c4.5算法 3，实例说明 4，CART决策树算法 4.1 决策树生成 回归树生成 分类树生成 举个例子： 第一 ...
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2017-09-02 22:32:39
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个人认为看书有两点好处： “看完书之后再次提升自我的最好途径是看一些相关的好博文“，我个人认为这是学习的第二步，因为一本书往往有好几百页，好的博文是自己看书学习之后的一些总结和提炼，对于梳理学习的内容很有好处，当然这里不是说自己的学习方法，就不再扯下去了。 很多程序员们往往有看书的冲动，但不知道看哪 ...
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2017-09-02 21:43:50
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朴素贝叶斯分类 1，基本概念 2，算法流程 关键点：理解先验概率，条件概率，最大后验概率，下面是以极大似然估计的 3，算法改进（贝叶斯估计） 上述用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况，改进方法: 先验概率贝叶斯估计：K表示类别数，λ为参数：0时为极大似然估计；1时为拉普拉斯平滑 条件概 ...
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2017-09-02 20:48:16
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方法是做出来 方法是悟出来 习以为常.. .. 时间有限 疲于应付 蛮干不反思 怎么样去真正的去做这个环节应该有的要求 而达到结果 过程中欠缺什么，只能不断的反省进行提高。硬性的要求 当中带给自己的帮助 要能理解。 体现在纸上还是假的 没到自己的大脑之中 理解是为了找出核心知识点 让大脑能基于这一点 ...
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2017-09-01 20:30:07
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《机器学习》第三章 决策树学习 决策树学习方法搜索一个完整表示的假设空间，从而避免了受限假设空间的不足。决策树学习的归纳偏置是优越选择较小的树。 3.1.简介 决策树学习是一种逼近离散值目标函数的方法，在这种方法中学习到的函数被表示为一棵决策树。 决策树（Decision Tree）是一种简单但是广 ...
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2017-09-01 17:50:33
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统计学习方法由三个要素组成：方法=模型+策略+算法 模型是针对具体的问题做的假设空间，是学习算法要求解的参数空间。例如模型可以是线性函数等。 策略是学习算法学习的目标，不同的问题可以有不同的学习目标，例如经验风险最小化或者结构风险最小化。 经验风险最小化中常见的损失函数有：0-1损失函数、残差损失函 ...
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2017-08-31 16:46:53
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引入 监督学习的任务就是学习一个模型（或者得到一个目标函数）,应用这一模型，对给定的输入预测相应的输出。这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X)，或者条件概率分布P(Y|X)。监督学习方法又可以分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative app ...
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2017-08-30 00:49:22
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新版本的UG NX中文版为平台，以基础和大量实例相结合的形式，详细讲解了UG NX曲面造型设计中的操作方法和使用技巧。具体内容包括： 第1章介绍了曲而造型的历史、现状和发展趋势以及UG曲面建模学习方法。 第2章介绍UG NX的启动、L作环境、系统环境以及参数预设置。 第3章介绍了文件操作、对象操作、 ...
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2017-08-29 11:11:18
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