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集成学习之AdaBoost
一. AdaBoost介绍我们在机器学习(八)-集成学习(Ensemble learning)中介绍了集成学习的应用场景，之后介绍了集成学习获...

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集成学习(Ensemble learning)
摘要：本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇，主要介绍集成学习（Ensemble learning）的含义，在模型选择、训练...

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不等式(二)-Hoeffding不等式
接着上一节的那些不等式们(一)-Markov与Chebyshev不等式本节将学习Hoeffding不等式。 Hoeffding不等式作用与Ch...

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不等式(一)-Markov与Chebyshev不等式
有些量很难计算，不等式可以对这些量给出一个界。例如，我们没有足够的信息来计算所需的量（例如事件的概率或随机变量的预期值）；又或者，问题可能很复杂...

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朴素贝叶斯(Naive Bayes)
一. 生成式（generative）学习算法如果算法直接学习，或者尝试学习从输入空间到类别的映射关系的算法，称为判别式（discriminat...

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决策树(Decision Tree)学习
When your values are clear to you, making decisions become easier. — Roy...

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k-NN最近邻算法(k-nearest neighbors algorithm)
本文是一篇k-NN学习笔记，内容如下：一. k-NN简介二. k-NN原理三. 关于 k-NN的进一步讨论3.1 K的大小怎么选择?3.2...

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梯度下降（Gradient Descent）数学原理分析与实例
本文循序渐进描述梯度下降算法，从导数的几何意义开始聊起，如果熟悉微积分可以跳过，主要内容如下：一. 导数的几何意义二. 偏导数三. 什么是...

0.1 4483 0 1
初识机器学习(Machine Learning)
一. 机器学习的定义 Arthur Sameul 1959年给出了机器学习一个非正式定义： Field of study that gives ...

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