机器学习
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吴恩达西瓜书机器学习系列博客，每个算法模型一篇博客。
_清豆°
北邮计科本硕研零，正在努力学习...
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机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）
本文是基于西瓜书（第八章）的学习记录。内容包括个体学习和集成学习，集成学习介绍了Boosting方法、Bagging方法和随机森林。还讲解了集成学习的结合策略、多样性分析等等，文章附Python实现源码。原创 2024-11-10 02:36:49 · 2286 阅读 · 0 评论 -
机器学习（六）——贝叶斯分类器（贝叶斯定理、极大似然估计、朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、贝叶斯网、Python源码）
本文是基于西瓜书（第七章）的学习记录。内容包括贝叶斯定理、极大似然估计、朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、贝叶斯网、Python源码等。原创 2024-11-10 09:00:00 · 1943 阅读 · 0 评论 -
机器学习（五）——支持向量机SVM（支持向量、间隔、正则化参数C、误差容忍度ε、核函数、软间隔、SVR、回归分类源码）
本文是基于西瓜书（第六章）的学习记录。内容包括SVM模型间隔、支持向量、正则化参数C、误差容忍度ε、核函数、软间隔、SVR模型、Python实现分类和回归的源码。原创 2024-11-07 22:23:16 · 1768 阅读 · 0 评论 -
机器学习（四）——神经网络（神经元、感知机、BP神经网络、梯度下降、多层神经网络、Python源码）
本文是基于西瓜书（第五章）的学习记录。内容包括神经元模型、激活函数、感知机、BP算法下的前馈神经网络、参数调优方法、其他常见的神经网络、深度学习、Python实现源码。原创 2024-11-06 20:44:24 · 1743 阅读 · 0 评论 -
机器学习（三）——决策树（附核心思想、重要算法、概念（信息熵、基尼指数、剪枝处理）及Python源码）
本文是基于西瓜书（第四章）的学习记录。讲解决策树的重要概念（划分属性的选择、剪枝处理、连续值和缺失值的处理、多变量决策树等）、核心流程，附Python分类和回归实现代码。原创 2024-11-06 00:30:23 · 2026 阅读 · 0 评论 -
机器学习（二）——线性回归模型、多分类学习（一元线性回归、多元线性回归、Sigmoid函数、判别分析、类别不平衡处理、Python实现源码）
本文是基于西瓜书（第三章）的学习记录。讲解线性模型的重要概念、附Python实现源代码。原创 2024-11-05 17:19:08 · 1370 阅读 · 0 评论 -
机器学习（一）——基本概念、模型的评估与选择
本文是基于西瓜书（第一、二章）的学习记录。提供了机器学习领域的基础知识和概念的概述、模型评估与选择等内容。附带西瓜书电子版分享链接。原创 2024-11-05 11:26:05 · 1207 阅读 · 0 评论