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转自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6050306.html　　　决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列了。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3， C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。选择CART做重点介绍的原因是scikit-lear...

文章1https://charlesliuyx.github.io/2017/10/03/%E3%80%90%E7%9B%B4%E8%A7%82%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E3%80%91%E4%BB%80%E4%B9%88%E6%98%AF%E6%AD%A3%E5%88%99%E5%8C%96/文章2https://www.zhihu.com/question/20924039L1正则...

线性模型公式推导逻辑回归公式推导优化方法有哪些？为什么牛顿法比梯度下降收敛快？梯度下降的步长怎么确定？逻辑回归分类的优缺点？逻辑回归和SVM的对比？ID3算法的公式？优缺点？C4.5算法的公式？优缺点？CART算法的公式？优缺点？连续值怎么处理？剪枝的过程SVM公式推导SVM软间隔与正则化的关系什么是hinge loss?SVM中参数C的作用？SVM的优缺点？软间隔为什么要求分类全部正确？描述核方...

1、松弛变量和惩罚系数相关问题https://www.bbsmax.com/A/ke5jQkj7Jr/https://blog.youkuaiyun.com/qll125596718/article/details/69109212、间隔最大化http://posts.careerengine.us/p/59fdd9f34820850a10d8a0be3、SVM和LR的异同https://blog.csdn....

1、面试技术点博客https://www.jianshu.com/u/511ba5d71aef