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从零开始的机器学习
作者
DeamoV
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机器学习的教程很多,为什么选择这个专栏?1. 网上的免费教程很多来源单一,讲解很多不是很清楚。有时查算法细节时不得不去啃外网的资料。2. 专栏中集合了自身对机器学习的理解以及机器学习的发展演进过程。3. 所有的算法最终都会用Sklearn进行实现,我的目标是让大家既能懂得算法的原理,也能实操应用。4. 这个专栏更多的目的是分享自身的知识,希望大家能用更少的时间掌握机器学习的脉络。关于完结专栏的说明:本专栏已经完结,目前它已经成为我个人知识库的一部分,当后续有了更深的理解会对应进行更新,但不会增加新的内容。专栏主要结构1、专栏的大部分内容为介绍算法的核心思想和公式推导。2、在所有的机器学习算法介绍完成后,会给出已有算法的sklearn 实现。适宜人群1、一定的数学基础,需要用到导数等概念2、有一定的编程能力,后期代码实现种需要会编程3、有一定的探索精神,希望知道算法的细节而不是简单的应用
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专栏结语
Sklearn 的实现的简单说明 对于 Sklearn 的实现其实已经写了一半了,但是后来仔细思索觉得自己在做一些重复的工作,不如直接告诉大家怎么去查找比较好。 首先我们要明白的是官网的是最正宗的地方,博...
DeamoV
贝叶斯算法
知识前置 这个章节的机器学习,其实更像是一种概率论的学习,同时这也是机器学习和数据分析中非常重要的一环。如果学习遇到了困难非常推荐参考张宇考研概率论部分的内容。同时这一章的算法,也...
DeamoV
集成学习
集成学习一句话版本 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器 & 回归器)组合之后产生新的学习器。 在学习这一章节中,老师提到了这个说法,我觉得非常言简意赅就直接引用了过来。集成学习算...
DeamoV
聚类算法(下)
0、前言 聚类算法上中讲了大名鼎鼎的K-Means算法及其优化变种,在这篇中几种讲述两位两种不同思路的聚类算法。 1、层聚类算法1.1、传统层聚类算法—AGNES和DIANA算法 层次聚类和K-Means的思路不太一样,它...
DeamoV
聚类算法(上)
前言 聚类算法很多,所以和讲回归算法一样,分成了上下,上中主要讲了传统的 K-Means 算法以及其相应的优化算法入 K-Means++,K-Means|| 和 Canopy 等。下中主要讲了另外两种的思路的聚类算法,即层次聚类和...
DeamoV
支持向量机的补充之核函数
0、前言 在之前的SVM章节中我们介绍了其具体的原理和大致推导过程,但是由于SVM只能应用于线性可分的数据,那么如果出现了线性不可分的情况怎么办呢,这就要引入今天的重点核函数。这种思想将在未...
DeamoV
支持向量机(Support Vector Machine)
1、前言 在之前我们介绍了线性回归算法以及其变种,LASSO回归、Ridge回归。他们是从减少过拟合的角度出发而得到的算法,而 SVM(支持向量机)则是优化原本线性回归算法中选择“分割线”,或者说选择...
DeamoV
决策树优化策略
前言 这一章就来填补上一章《决策树&C4.5,ID3,CART》提到的坑,剪枝优化。最近,由于连续打字手腕有点无力,接下来的几天里将会放缓更新速度,不过肯定会负责的把机器学习算法更新完的! 1、剪枝优...
DeamoV
决策树&ID3,C4.5,CART
1、 前言 之前我们已经说了,机器学习的从线性回归,概率这个出发点发展的算法。这次我们讲从第三个出发点,使用信息熵的算法,决策树。 在前面的章节中我们已经介绍了机器学习中常用的线性回归...
DeamoV
Logistics 回归算法 & SoftMax 回归算法
序言 在上一篇文章中我们介绍了普通最小二乘线性回归算法,并进行了较为详细的推导。同时通过分析其过拟合的问题,推导出了另外三个算法,Ridge回归算法,LASSO回归算法,以及弹性网络。之后简要的...
DeamoV
Regression 回归算法(上)
回归算法 在序章中我们提到了,机器学习的本质就是一个分类器,对给出的数据进行有价值的分类。 具体的机器学习算法的分类分为,监督学习和无监督学习两种。而在监督渡学习中,我们以分类的...
DeamoV
机器学习系列(序章)
机器学习系列(序章)序言 机器学习&人工智能&深度学习,这三个是现在经常听到的词语。一旦提到了这些都会给人一种高大上的感觉,感觉会是一种很难学会的技术。表示在下血本(突然脑抽)的...
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