概述 机器学习里面的聚类是无监督的学习问题，它的目标是为了感知样本间的相似度进行类别归纳。它可以用于潜在类别的预测以及数据压缩上去。潜在类别预测，比如说可以基于通过某些常听的音乐...
朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下...
神经网络 神经元-逻辑回归模型 神经元——最小的神经网络 神经元的基本图示，这里x1、x2、x3.....代表特征数据的输入，最后一个1是一个特殊的特征，表示x^0项，对应的就是一个截距b。它们经过...
接机器学习算法整理(三) 决策树 什么是决策树 比方说我们在招聘一个机器学习算法工程师的时候，会依照这样的流程进行逐层的评选，从而达到一个树形结构的决策过程。而在这棵树中，它的深度为...
特征工程的重要性 特征工程：决定了模型的精度上限。是数据挖掘的主要工作内容：数据清洗、数据预处理、数据转换。 特征工程在我们的模型建立之前，它的作用是把我们的数据集里面的数据进行一...
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