發(fā)簡信
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線性回歸的簡潔實現(xiàn)習題
1.如果我們用nn.MSELoss()替換nn.MSELoss(reduction='sum')夫壁，為了使代碼的行為相同茶行，需要怎么更改學習率宵荒？為什...
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不同樹模型重要性計算方法總結(jié)
首先大猛，目前計算特征重要性計算方法主要有兩個方面： 1.計算重要性特征方法 1.1訓練過程中計算 訓練過程中通過記錄特征的分裂總次數(shù)误窖、總/平均信息...
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集成學習引言：在機器學習的有監(jiān)督學習算法中阿趁，我們的目標是學習出一個穩(wěn)定的且在各個方面表現(xiàn)都比較好的模型僵芹，但實際情況往往不這么理想，有時我們只能得到多個有...
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感知機
1. 什么是感知機霉咨？ （1）感知機的定義是什么蛙紫？ 感知機(perceptron)是二類分類的線性分類模型，其輸入為實例的特征向量途戒，輸出為實例的類...
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支持向量機1. SVM簡介 支持向量機(support vector machines坑傅，SVM)是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大...
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樸素貝葉斯分類算法
前言：在所有的機器學習分類算法中喷斋，樸素貝葉斯和其他絕大多數(shù)的分類算法都不同唁毒。對于大多數(shù)的分類算法，比如決策樹星爪，KNN浆西，邏輯回歸，支持向量機等移必，他...
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邏輯回歸邏輯回歸是一種廣義線性模型室谚，它與線性回歸模型包含的線性函數(shù)十分相似毡鉴。但邏輯回歸通過對數(shù)概率函數(shù)將線性函數(shù)的結(jié)果進行映射崔泵，目標函數(shù)的取值空間從（...
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線性回歸1.線性回歸的重要性 1）Linear Regression：是回歸問題的基礎 2）Logistic Regression:是分類問題的基礎 3...
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決策樹1.什么是決策樹秒赤？ 決策樹是監(jiān)督學習算法。是機器學習算法中一種依靠對條件進行判斷來進行分類(針對離散數(shù)據(jù)生成分類樹)和回歸(針對連續(xù)數(shù)據(jù)生成...