leo_dragon的博客

目录信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景回归树原理决策树防止过拟合手段模型评估sklearn参数详解，Python绘制决策树信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）决策树是基于树机构来进行决策的，是一类常见的机器学习方法。一般的，一棵树包括一个根节点，若干个内部节点和若干...

机器学习第一篇：线性回归算法1、机器学习主要应用场景2、机器学习基本概念3、算法分类4、过拟合问题5、Sklearn常用包分析机器学习主要应用场景聚类场景：人群划分和产品种类划分分类场景：广告投放预测和网站用户点击预测回归场景：降雨量预测、产品购买量预测和股票成交额预测文本分析场景：新闻的标签提取，文本自动分类和文本关键信息抽取关系图像法：社交网络关系（SNS）网络关系挖掘和...

逻辑回归（Logistic Regression）本质上讲，机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反映，趋利避害（评价标准）。目录1、 逻辑回归的原理2、逻辑回归与线性回归的联系与区别3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7. Sklearn参数浅析逻辑回归原理？逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要...