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这里写自定义目录标题一、 机器学习的一些概念KaTeX数学公式一、 机器学习的一些概念监督学习(supervised learning)：使用有标记的的训练数据构建模型，之后可以使用经训练得到的模型对未来数据进行预测。分类和回归就是监督学习的代表。无监督学习(unsupervised learning)：使用无标记的训练数据构建模型。聚类是无监督学习的代表。泛化能力(gener...

决策树算法梳理1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）2.决策树的不同分类算法（ID3算法、C4.5、CART分类树）的原理及应用场景3. 回归树原理4. 决策树防止过拟合手段5. 模型评估1. 信息论基础（熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度）熵：描述一个时间的不确定性。联合熵：A与B同时发生的信息熵。条件熵：在A发生的情况下B发生的信息熵。信息增益：Gain为...

逻辑回归算法梳理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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别区别：线性回归主要用来解决连续值预测的问题，逻辑回归用来解决分类的问题，输出的属于某个类别的概率。2、逻辑回归的原理面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的...