机器学习方法
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文章平均质量分 89
参考教材《统计学习方法》李航，不过基本是基于老师课堂记的笔记。
啦啦右一
好好学习，身心健康～o(〃＾▽＾〃)o
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机器学习 | 集成算法 | Bagging | Boosting | 概念向
集成学习（Ensemble Learning）就是通过某种策略将多个模型集成起来，通过群体决策来提高决策准确率，所谓“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。原创 2023-06-10 07:45:00 · 942 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | 决策树 Decision Tree | 概念向
决策树是一种用于分类和预测的机器学习算法，其基本思想是将数据集分成更小的子集，直到子集中的数据属于同一类别或具有相似的特征。原创 2023-06-09 13:17:25 · 1245 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | 支持向量机SVM | 概念了解向
SVM通过将训练数据映射到高维特征空间中，并寻找一个最优的超平面（即一个线性决策边界），将不同类别的数据进行分类。原创 2023-06-08 20:05:45 · 858 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | 降维：LDA
给定带有标签的训练样本集，设法将样本投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能近，异类样本的投影点尽可能远。转载 2023-05-30 23:19:05 · 4221 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | SVD奇异值分解
M是原始矩阵，奇异值分解就是将它分解为三个矩阵相乘。原创 2023-05-28 15:54:30 · 1297 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | 降维：PCA主成分分析
PCA顾名思义，就是找出数据里最主要的方面，用数据里最主要的方面来代替原始数据。基本想法是将所有数据投影到一个子空间中，从而达到降维的目标原创 2023-05-24 23:01:28 · 1708 阅读 · 2 评论 -
机器学习｜优化算法 | 评估方法｜分类模型性能评价指标 | 正则化
机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记（哔哩哔哩视频and课堂PPT笔记梳理）原创 2023-03-25 23:12:19 · 2808 阅读 · 2 评论 -
机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法
在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误），即我们要预测的变量y是，这里要用到的是逻辑回归算法。原创 2023-03-20 14:54:05 · 1121 阅读 · 2 评论 -
机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
机器学习——线性回归（多变量），对应哔哩哔哩4.1-4.7原创 2023-03-04 18:01:44 · 1283 阅读 · 0 评论 -
机器学习 | 单变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
机器学习——线性回归（单变量），对应哔哩哔哩2.1-2.7原创 2023-03-01 23:23:22 · 1143 阅读 · 1 评论 -
机器学习｜机器学习概述
机器学习 | 机器学习概述原创 2023-02-27 23:25:34 · 647 阅读 · 0 评论