shuihupo的博客

博文内容为 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证 线性回归的原理 线性回归损失函数、代价函数、目标函数 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) 线性回归的评估指标 sklearn参数详解 机器学习的一些概念 有监督、无监督 统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习及强化学习。 监督学习（superv...

【任务2 - 逻辑回归算法梳理】时长：2天 1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 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 参加了Datawhale的活动，虽然在机器学习有一定的实践和经验积累，不过总是有自己的漏洞，所以参加基础的机器学习任务。博客尽力的水到渠成，不过很多内容来自之前自...