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機器學習筆記之九——決策樹原理以及舉例計算
決策樹是機器學習最基本的演算法之一，它本身作為一顆樹而言，十分簡單。 就是將特徵屬性放在結點的未知，按照特徵屬性將樣本分類，放在左子樹和右子樹。 而在左子樹和右子樹，繼續使用其他的特徵屬性作為結點，向下分類。 學習決策樹複雜的部分在
機器學習筆記之八—— knn-最簡單的機器學習演算法以及KD樹原理
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機器學習筆記（三）——Logistic Regression 的原理以及程式碼實現
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在前面部落格中介紹了單變數線性迴歸的實現過程，本文將介紹多變數線性迴歸演算法。 兩者的對比如下： 1.資料方面的差異： 單變數線性迴歸資料： 多變數線性迴歸資料： 對於單變數線性迴歸來說，只有一個特徵（房子的大小），而對於多變數線性特徵迴歸特徵
斯坦福大學機器學習筆記——單變數的線性迴歸以及損失函式和梯度下降法（包含程式碼）
迴歸問題： 所謂的迴歸問題就是給定的資料集，且每個資料集中的每個樣例都有其正確的答案，通過給定的資料集進行擬合，找到一條能夠最好代表該資料集的曲線，然後對於給定的一個樣本，能夠預測出該樣本的答案（對於迴歸問題來說，最終的輸出結果是一個連續的數值）。比如
斯坦福大學機器學習筆記——特徵和多項式迴歸以及正規方程
我們可以舉一個例子來引入多項式迴歸： 比如我們之前遇到的房價問題，對於房價的影響我們假設有兩個特徵，一個是房子的寬度x1，另外一個是房子的長度x2，這針對房價的估測我們可以建立下面形式的假設： hθ
斯坦福大學機器學習筆記——邏輯迴歸、高階優化以及多分類問題
shi先簡單說一下邏輯迴歸，其實會有很多人誤解，會將邏輯迴歸當成迴歸演算法，其實邏輯迴歸就是我們所說的分類問題，所謂的邏輯，一般我們說的邏輯就是邏輯0或者邏輯1，所以可以藉此理解。但是邏輯迴歸不僅僅只包括兩分類問題，它還包括多分類問題。 那麼能否使用線性迴歸的
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機器學習筆記（四）機器學習可行性分析
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nbsp 線性 logs 等於 線性模型 images http 自己 空間 一、非線性問題 對於線性不可分的數據資料，用線性模型分類，Ein會很大，相應的Ein=Eout的情況下，Eout也會很大，導致模型表現不好，此時應用非線性模型進行分類，例如： 分類器模型是一個圓
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