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RSS订阅原创 机器学习-决策树算法
首先应该还是要来一点看起来那么高大上的句子来说明什么是决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性(features)，叶结点表示一个类(labels)。举个例子，下面这段话就是用决策树预测，只不过这棵树在女儿心里已经早早的建好了。女儿：多大年纪了？母亲：26女儿：长的帅不帅？母亲：挺帅的。
2024-05-26 16:17:18
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原创 逻辑回归和正则化
无端瞎想：龙格现象正则化来解决过拟合问题high-bias-这里指欠拟合（强偏差）（性别种族特征嘎嘎）-泛化(我们最希望的一个)-过拟合 or-高方差。
2024-05-25 22:39:28
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原创 机器学习-KNN算法
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，涉及高等数学知识近乎为0，虽然它简单，但效果很好，是入门机器学习的首选算法。但很多教程只是一笔带过，在这里通过该算法，我们可以学习到在机器学习中所涉及的其他知识点和需要注意的地方。KNN实现分类鸢尾花数据集介绍鸢尾花数据集记录了三类花以及它们的四种属性。（四种属性：花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度；3种标签：Setosa，versicolor，virginica）。
2024-05-25 21:25:38
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空空如也
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