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野生程序员123
文章多是知识梳理，和自己易忘易错易混淆点记录。有些内容只用一个关键字代替，无逻辑，无阐述，无细节。
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Logistic regression(逻辑回归 算法原理)
Logistic regression目的： 回归？？？NO ！！！经典的二分类算法！！！优点：原理简单，容易实现，应用广泛机器学习算法的选择：先逻辑回归，再用复杂的。决策边界：可以是非线性的。Sigmoid函数自变量取值为任意实数，值域[0,1]将任意的输入映射到[0,1]区间，再在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid中这样就完成了由值到概率的转...原创 2019-06-02 20:55:00 · 525 阅读 · 0 评论 -
K-近邻（KNN）
特征空间：模型输入（特征 x 二维数组（矩阵））——>目标值（y 二维数组（only一列））以各个特征作为坐标轴建立一个坐标系，坐标系对应的空间就是特征空间。每一个数据，对应特征空间中一个点。k-近邻：在一个特征空间中，找到离某个样本最近的样本的大多数属于一个类别，该样本也属于该类别。欧氏距离：假设每个样本有n个特征值。求出待预测的样本与每个样本的欧式距离，找出距离最近...原创 2019-06-17 15:35:42 · 713 阅读 · 0 评论