发简信
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线性回归的简洁实现习题
1.如果我们用nn.MSELoss()替换nn.MSELoss(reduction='sum')，为了使代码的行为相同，需要怎么更改学习率？为什...
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不同树模型重要性计算方法总结
首先，目前计算特征重要性计算方法主要有两个方面： 1.计算重要性特征方法 1.1训练过程中计算 训练过程中通过记录特征的分裂总次数、总/平均信息...
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集成学习引言：在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都比较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有...
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感知机
1. 什么是感知机？ （1）感知机的定义是什么？ 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类...
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支持向量机1. SVM简介 支持向量机(support vector machines，SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大...
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朴素贝叶斯分类算法
前言：在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树，KNN，逻辑回归，支持向量机等，他...
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逻辑回归逻辑回归是一种广义线性模型，它与线性回归模型包含的线性函数十分相似。但逻辑回归通过对数概率函数将线性函数的结果进行映射，目标函数的取值空间从（...
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线性回归1.线性回归的重要性 1）Linear Regression：是回归问题的基础 2）Logistic Regression:是分类问题的基础 3...
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决策树1.什么是决策树？ 决策树是监督学习算法。是机器学习算法中一种依靠对条件进行判断来进行分类(针对离散数据生成分类树)和回归(针对连续数据生成...