<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[echo__o的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; echo__o]]></copyright><item><title><![CDATA[机器学习之集成学习---《机器学习-周志华》学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/97424086</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/97424086</guid><author>echo__o</author><pubDate>Fri, 26 Jul 2019 21:52:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录1．	谈谈集成学习的概念和思想。2．	集成学习方法可以分为哪几类，并且分别阐述它们的特点。3．	在集成学习中，阐述针对二分类问题的AdaBoost算法实现过程。思考AdaBoost算法在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布?4．随机森林与集成学习之间有什么样的关系？5. 用python实现基于单层决策树的AdaBoost算法。
1．	谈谈集成学习的概念和思想。
集成学习就是说将多个 “单个学...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习之贝叶斯分类器---《机器学习-周志华》学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/97106277</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/97106277</guid><author>echo__o</author><pubDate>Wed, 24 Jul 2019 10:05:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.	解释先验概率、后验概率、全概率公式、条件概率公式，结合实例说明贝叶斯公式，如何理解贝叶斯定理？
①先验概率:是指根据以往经验和分析得到的概率
举个例子：如果我们对西瓜的色泽、根蒂和纹理等特征一无所知，按照常理来说，西瓜是好瓜的概率是60%。那么这个概率P（好瓜）就被称为先验概率。
②后验概率:事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小
举个例子：假如我们了解到判断西瓜...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习之特征选择——《机器学习-周志华》学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/96726293</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/96726293</guid><author>echo__o</author><pubDate>Sun, 21 Jul 2019 15:29:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[1、简述特征选择的目的
●   &nbsp;将高维空间的样本通过映射或者是变换的方式转换到低维空间，达到降维的目的
●   &nbsp;通过特征选取删选掉冗余和不相关的特征来降低学习任务的难度
2、试比较特征选择与第十章介绍的降维方法的异同
相同点：都可以达到降维的目的
不同点：
&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp;降维本质上是从一个维度空间映射到另一个维度空间，特征的多少别没有...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习之强化学习---《机器学习-周志华》学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/96177126</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/echo__o/article/details/96177126</guid><author>echo__o</author><pubDate>Wed, 17 Jul 2019 17:28:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[强化学习
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;强化学习又称再励学习、评价学习或增强学习。我们在执行一个任务时，不知道这个任务对结果能否造成好的影响，只能得到一个当前反馈，需要不断尝试，才能得出较好的策略。这个过程称为“”强化学习“”。
1.分析强化学习与监督学习的联系与差别
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&...]]></description><category></category></item></channel></rss>