每日一问 - 关于决策树算法

本文深入解析决策树算法原理及其防止过拟合的方法,同时对比逻辑回归与线性回归的区别,探讨逻辑回归中sigmoid函数的应用及优劣,为读者提供全面的数据科学算法理解。

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来源:Datawhale优秀回答者

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每日一问(决策树算法)

1. 用自己的理解讲讲决策树算法?(必知必会)

2.决策树如何防止过拟合?(面试真题)

优秀汇总(逻辑回归算法)

1. 逻辑回归和线性回归的区别是什么?

优秀回答者:

@王茂霖  @橡魚  @jukky   @胡洋  @傅科摆

最优秀回答者:@王茂霖  

2. 逻辑回归算法为什么用sigmoid函数?这个函数有什么优点和缺点?

优秀回答者:

@nano  @成哥仔  @胡洋  @赵世博  @丁洋

最优秀回答者:

@nano-杭州中软安人  Datawhale在职群9

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<think>我们正在回答用户的题:用户希望获取学习算法的入门指南和建议,特别是从零开始学习算法的最佳实践和资源推荐。根据用户提供的引用,我们可以获取些有用的信息:引用[2]中提到了本书《从零开始的机器学习》,它分为“概念”、“构造”和“实现”三个部分,从数学推导到Python实现,再到使用库,是个循序渐进的学习路径。引用[3]中提到了个教程,帮助几乎没有基础的初学者成长为实践者,并且利用免费资源。另外,引用[1]和引用[4]虽然提到传统算法、机器学习算法以及AI原生应用,但用户的题明确指向“学习算法”,这里可能更偏重传统的算法(如数据结构与算法)还是机器学习算法?用户的题中写的是“学习算法”,结合引用[2]和引用[3]都是关于机器学习的,以及引用[1]对比了传统算法和机器学习算法,但用户最后明确表示“我想获取学习算法的入门指南和建议”,并“从零开始学习算法的最佳实践和资源推荐”。然而,根据用户引用的内容,引用[2]和[3]都是关于机器学习的,因此我们推断用户可能指的是“机器学习算法”。但为了更准确,我们可以考虑以下:在计算机科学领域,“算法”通常指数据结构与算法中的经典算法(排序、搜索、图算法等),而“机器学习算法”则是另个领域。用户没有明确,但我们注意到引用[1]中提到了“传统算法和机器学习算法”,而用户要求参考这些引用。然而,用户的上题是“我想获取学习算法的入门指南和建议”,并且引用[2]和[3]都是关于机器学习的,因此我们优先按照机器学习算法来回答。但是,我们也要注意,用户说“从零开始学习算法”,这可以有两种解释,所以我们在回答中可以先明确学习的方向(传统算法还是机器学习算法),然后分别给出建议。然而,用户引用的内容偏重机器学习,因此我们以机器学习算法为主,同时简要提及传统算法。根据引用[2]和[3],我们可以推荐以下步骤和资源:最佳实践(针对机器学习算法):1.掌握基础数学知识(线性代数、概率论、微积分等)。2.学习编程语言(如Python)。3.选择本循序渐进的书(如引用[2]的《从零开始的机器学习》)。4.动手实践,从零实现算法,再学习使用成熟的库。5.利用免费资源(在线教程、课程)。资源推荐:书籍:《从零开始的机器学习》(引用[2])在线课程:Coursera上的AndrewNg的《机器学习》课程、fast.ai课程等。免费资源:利用引用[3]中提到的教程,筛选最佳资源。同时,如果用户指的是传统算法(数据结构与算法),那么资源推荐:书籍:《算法导论》、《算法》(第四版)、《啊哈!算法》在线课程:北京大学郭炜的《程序设计与算法》、浙江大学陈越的《数据结构》练习平台:LeetCode、牛客网由于用户引用的内容主要与机器学习相关,我们将重点放在机器学习算法上。因此,我们给出以下回答:</think> ### 从零开始学习算法的入门指南与资源推荐 #### 、最佳学习路径(分阶段实践) 1. **基础夯实阶段(2-4周)** - **数学基础**:掌握线性代数(矩阵运算)、概率论(贝叶斯定理)和微积分(梯度概念)。推荐资源: - Khan Academy 免费数学课程 - 《程序员的数学》系列书籍[^2] - **编程基础**:精通 Python 基础语法和数据结构(列表、字典)。推荐: - Codecademy Python 交互课 - 《Python 编程:从入门到实践》 2. **算法实践阶段(8-12周)** - **经典算法实现**: ```python # 示例:手写KNN算法 import numpy as np class KNN: def __init__(self, k=3): self.k = k def fit(self, X, y): self.X_train = X self.y_train = y ``` - **资源推荐**: -算法图解》(可视化理解) - LeetCode/LintCode 算法题库(从简单题起步) - 引用[2]推荐书单的"构造"部分(手撕算法源码)[^2] 3. **项目深化阶段(持续)** - **实战路线**: ```mermaid graph LR A[Kaggle入门赛] --> B[复现经典论文] B --> C[开源项目贡献] ``` - 推荐平台: - Kaggle(Titanic等入门赛) - Hugging Face(机器学习模型库) #### 二、黄金资源推荐 | 类型 | 推荐内容 | 特点 | |------|----------|------| | **书籍** | 《从零开始的机器学习》[^2] | 每章分概念/构造/实现三阶段 | | **视频课** | 吴恩达《机器学习》| 包含算法数学推导+代码实践 | | **工具包** | Scikit-learn | 含决策树/SVM等经典实现 | | **社区** | GitHub >awesome-algorithms | 算法可视化项目集合 | #### 三、关键学习原则 1. **先理解再编码**:用$梯度下降法 \theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla J(\theta_t)$等数学表达推导算法本质 2. **每日练**:坚持在LeetCode解决1道算法题(从Easy开始) 3. **费曼学习法**:学完算法后尝试教学式讲解 4. **避免陷阱**:不要过早陷入框架比较(如PyTorch vs TensorFlow) > 📌 提示:引用[3]特别强调初学者应利用免费资源建立完整知识体系[^3],建议优先选择带完整项目案例的资源。
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