老饼讲解-机器学习
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机器学习基础入门算法:
逻辑回归
决策树
朴素贝叶斯分类
K-means聚类
PCA主成份分析
算法应用
算法应用的相关内容:
sklearn实现-逻辑回归
sklearn实现-决策树
学前解惑
第一课：初探模型
第二课：逻辑回归与梯度下降
第三课：决策树
第四课：逻辑回归与决策树补充
什么是熵
【信息与熵】信息量与信息熵 老饼 2022-09-22
基于熵补充学习逻辑回归
【逻辑回归】逻辑回归损失函数交叉熵形式的理解 老饼 2022-09-24
【逻辑回归】逻辑回归sigmoid函数的由来 老饼 2022-09-22
基于熵补充学习决策树
【决策树】决策树ID3算法 老饼 2022-09-25
【决策树】决策树C4.5算法 老饼 2022-09-25
熵与逻辑回归、决策树
第五课：常见的其它算法
k-means聚类
【原理】初识聚类问题与层次聚类 老饼 2022-06-26
【原理】k-means聚类 老饼 2022-06-26
【代码】k-means代码Demo 老饼 2022-06-26
朴素贝叶斯分类
【原理】朴素贝叶斯模型原理 老饼 2022-06-26
【实例】朴素贝叶斯实例 老饼 2022-06-27
【补充】朴素贝叶斯概念补充 老饼 2022-06-27
PCA主成分分析
【概念】协方差与变量相关性 老饼 2022-12-06
【概念】相关系数 老饼 2022-10-05
【原理】PCA主成份分析原理 老饼 2022-12-05
【代码】PCA的求解及代码 老饼 2022-12-08
聚类与分类
第六课：综合应用
评估指标
【原理】AUC与ROC 老饼 2022-06-26
【原理】AUC的是如何计算的 老饼 2022-06-26
【拓展】AUC的使用经验值 老饼 2022-06-28
【原理】KS与KS曲线 老饼 2022-06-26
过拟合
【概念】过拟合 老饼 2022-06-26
【原理】正则化 老饼 2022-06-26
【实例】正则化用于逻辑回归的实例讲解 老饼 2022-06-27
综合应用
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