機(jī)器學(xué)習(xí)有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的最終目標(biāo)是學(xué)習(xí)出一個(gè)穩(wěn)定的且在各個(gè)方面表現(xiàn)都較好的模型芹血，然而現(xiàn)實(shí)是有時(shí)候我們只能得到多個(gè)有偏好的模型（弱監(jiān)督模型筏勒，在某些...

??交叉驗(yàn)證（Cross-Validation）可能是數(shù)據(jù)科學(xué)家在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析時(shí)最重要的技術(shù)之一遮精，因?yàn)樵趯?shí)際中經(jīng)常需要驗(yàn)證一個(gè)ML模型的穩(wěn)定性-...

??截?cái)嗾龖B(tài)分布(Truncated_normal_distribution)是在正態(tài)分布中界定隨機(jī)變量進(jìn)而從正態(tài)分布的分布函數(shù)中導(dǎo)出概率分布本冲，...

??決策樹（Decision Tree）是一種基本的分類與回歸方法准脂，其模型呈樹狀結(jié)構(gòu)，在分類問題中檬洞，表示基于特征對實(shí)例進(jìn)行分類的過程狸膏。本質(zhì)上，決...

概述??Logistic回歸屬于概率型非線性回歸添怔，主要用于解決線性可分的分類問題湾戳。該模型利用函數(shù)Logistic function將單次實(shí)驗(yàn)的可...

概述 ??對于普通最小二乘的參數(shù)估計(jì)問題，當(dāng)模型的各項(xiàng)是相關(guān)時(shí)广料，最小二乘估計(jì)對于隨機(jī)誤差非常敏感院塞，會產(chǎn)生很大的方差。一般來說性昭，對于沒有經(jīng)過實(shí)驗(yàn)設(shè)...

概述 ??最小二乘法是一種數(shù)學(xué)優(yōu)化技術(shù)，它通過最小化誤差來尋找數(shù)據(jù)的最佳匹配函數(shù)县遣，在曲線擬合中有廣泛應(yīng)用糜颠。在一維空間中，若已知個(gè)點(diǎn),現(xiàn)在我們使用...