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机器学习算法

决策树

1.1定义 决策树,顾名思义,就是帮我们做出决策的树。现实生活中我们往往会遇到各种各样的抉择,把我们的决策过程整理一下,...
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PCA主成分分析算法

1 PCA目的/作用 主成分分析算法(PCA)是最常用的线性降维方法,它的目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维...
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KNN最邻近分类算法

KNN(K-Nearest Neighbor)最邻近分类算法是数据挖掘分类(classification)技术中最简单的...
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朴素贝叶斯

1、贝叶斯定理先验概率:即基于统计的概率,是基于以往历史经验和分析得到的结果,不需要依赖当前发生的条件。 后验概率:则是...
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随机森林(Random Forest Algorithm)

一、引言 前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法(Decision Tree Learning Algo...
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GBDT

1.1 Gradient BoostingGradient Boosting是一种Boosting的方法,它主要的思想是...
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逻辑回归(LR)介绍

简介: 1.逻辑回归虽然名字叫做回归,但是它是一种分类算法。 2.逻辑回归是一种基于多元线性回归的算法,正因为如此,它是...
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k-means聚类算法

一.聚类算法的简介 对于”监督学习”(supervised learning),其训练样本是带有...
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