一、bagging和boosting的区别 参考：https://blog.csdn.net/blank_tj/article/details/82229322 简单总结Bagging：对数据集进行多次有放回抽样，每次的抽样进行分类计算生成弱分类器，分类问题就是把每一次的计算结果进行投票，看哪一种情 ...
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2019-08-19 10:03:43
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逻辑斯蒂回归主要用于二分类，推广到多分类的话是类似于softmax分类。求 上述问题可以通过最大化似然函数求解。 上述问题可以采用最小化logloss进行求解。 一般地，我们还需要给目标函数加上正则项，参数w加上l1或者l2范数。 LR适合大规模数据，数据量太小的话可能会欠拟合（考虑到数据通常比较稀 ...
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2019-08-18 17:52:13
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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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数据分析是指采用恰当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取出有用信息同时形成结论，即对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析需要掌握数学知识和分析工具，数学知识包含统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘；工具一般应该掌握Excel、SQL、R、Python等。需要学习掌握基本数据处理及分析方法，掌握高级数据分析及数据挖掘方法（多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树
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2019-08-18 09:29:25
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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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1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。 2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下 ...
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2019-08-17 15:05:06
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1、直接奉献代码，后期有入门更新，之前一直在学的是TensorFlow， ...
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2019-08-17 01:17:27
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环境Anaconda 废话不多说，关键看代码 部分结果输出： ...
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2019-08-17 00:34:32
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预训练模型 在CV中，预训练模型如ImagNet取得很大的成功，而在NLP中之前一直没有一个可以承担此角色的模型，目前，预训练模型如雨后春笋，是当今NLP领域最热的研究领域之一。 预训练模型属于迁移学习，即在某一任务上训练的模型，经过微调(finetune)可以应用到其它任务上。 在NLP领域，最早 ...
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2019-08-16 22:42:18
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