转自简单的交叉熵损失函数，你真的懂了吗？说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」，脑海中立马浮现出它的公式： 1. 交叉熵损失...

层次聚类 紧接上章，本章主要是介绍和K-Means算法思想不同而的其他聚类思想形成的聚类算法。 k-means算法却是一种方便好用的聚类算法，但...

聚类算法 前面介绍的集中算法都是属于有监督机器学习方法，这章和前面不同，介绍无监督学习算法，也就是聚类算法。在无监督学习中，目标属性是不存在的，...

前言： 通过第前面的学习介绍了机器学习回归模型创建的流程，并且知道了机器学习要做的事情是找到目标函数，优化它，通过每次迭代都使目标函数值最小，最...

前言：KNN算法以一种“物以类聚”为思想的方法，它不同于前面提到的回归算法，没有损失函数，通过判断预测值离的远近来预测结果。主要分为KNN算法和...

前言：这里是分类问题，之所以放到线性回归的下面介绍，是因为逻辑回归的步骤几乎是和前面一样的，写出目标函数，找到损失函数，求最小值，求解参数，建立...

前言：紧接上一篇文章结尾，预测值和真实值存在较大差距,接着介绍用多项式权重来提高拟合度（R2），过拟合解决办法，引出正则项L1和L2，Ridge...

前言：主要介绍了从最小二乘法以及应用 概念 顾名思义，线性模型就是可以用线性组合进行预测的函数，如图： 最小二乘法 用投影矩阵可以解决线代中方程...

前言：以下是我在自己理解的基础上做的总结，介绍了机器学习的定义以及评估算法的几个概念。 定义 机器学习是一门从数据中研究算法的科学学科。是根据已...