本书是作者多年在数据智能领域中利用机器学习实战经验的理解、归纳和总结。出于回归事物本质,规律性、系统性地思考问题理论为实践服务并且反过来充实理论,为更多人服务的想法和初心,本书系统地阐述了机器学习理论和工程方法论,并结合实际商业场景落地。全书分为3部分。第1部分是机器学习的数学理论理解,这部分不是对于机器...
一、有监督与无监督学习 总体来说讲呢,机器学习又两种学习方法,一个叫有监督学习(Supervised),一种叫无监督学习(Unsupervised)。顾名思义啊,一个就是有人看着,一个就是没有。在机器学习中呢,就是有监督学习,会先告诉学习算法,我有200本书,这些是我喜欢的,那些是我觉得一般的,那些是我讨厌的。好,现在又给你...
《大话Python机器学习》分为13章，主要内容有机器学习入门基础、应用Python实现机器学习前的准备、单变量线性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归算法、贝叶斯分类算法、基于决策树的分类算法、K近邻算法、支持向量机、人工神经网络、聚类算法、降维技术与关联规则挖掘，在具体介绍时侧重于机器学习原理、思想的理解，注重...
《大话机器学习算法》决策树—看这一篇就够了 写在前面的话 这是一个新的系列,主要讲机器学习的相关算法,希望想入门的你能耐心看完《写在前面的话》 说一个比较普遍的现象,不知道能不能符合大多数同学: 看过Python语法、学过NumPy和Pandas、了解过可视化,也看过西瓜书的一些算法,但是一遇到实际的项目就愣住了,...
书名: 大话机器学习:原理|算法|建模|代码30讲作者名: 叶新江编著本章字数: 172字更新时间: 2024-12-27 21:57:36 作者简介叶新江一个一直对计算机相关技术保有热情的老兵。曾在银行、通信、软件行业从事技术及管理工作多年。2011年离开微软后,加入浙江每日互动(个推)创业,并担任公司首席技术官。“业务成功、...
大话Python机器学习豆瓣评分:0.0 简介:《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起,全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架,并在每个算法原理、应用等内容基础上,结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算
顺着什么是机器学习,分类器(决策树),随机森林的路子,一路走来,接下来终于写到了GBDT。 趁着大家对随机森林还有些了解,我大致画了2个图,左边是 随机森林的bagging的基本思路,右侧的则是GBDT的boosting的基本思路。 我来简单描述下2者的主要区别吧。 1、采样策略,随机森林的采样是随机采样放回,随机选择样本和特征...
深度学习:BP神经网络、CNN神经网络 聚类算法:K-Means聚类、GM混合模型 1.线性回归 找到一个超平面,它使得预测结果和真实结果之间的均方误差最小。它可以利用最小二乘法求得解析解,也可以用随机梯度下降法求得近似解。 2.惩罚线性回归 找到一个超平面,它使得(预测结果和真实结果)均方误差与正则项(模型复杂度)的和最...
书名: 大话机器学习:原理|算法|建模|代码30讲 作者名: 叶新江编著 本章字数: 1476字 更新时间: 2024-12-27 21:57:371.1 概率、几率及期望在统计学里,概率(Probability)和几率(Odds)是两个很基础的概念,用来描述某件事情发生的可能性,但是两者又有实质性区别。期望就更为重要了,本章我们先弄清基础理论中...