前言：蛋疼的简书，不支持MathJax 编辑公式，所以请看我的个人博客： http://mcgrady.cn/20...[作者空间]
LR回顾 LR计算图求导 算法结构 设计一个简单的算法实现判别是否是猫。用一个神经网络的思想建立一个LR模型，下面...[作者空间]
判别模型和生成模型总结与对比[作者空间]
TF的实现分为了单机实现和分布式实现，在分布式实现中，需要实现的是对client，master，worker pr...[作者空间]
Bagging是Bootstrap Aggregating的英文缩写，刚接触的童鞋不要误认为bagging是一种算...[作者空间]
摘要：在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，本文作者认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在...[作者空间]
决策树(Decision Tree)是机器学习中最常见的算法， 因为决策树的结果简单，容易理解， 因此应用超级广泛...[作者空间]
对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas 是一个非常重要的 Python 包。它不仅提供了很多...[作者空间]
机器学习算法优缺点及其应用领域 决策树 一、 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，可以可视化分析，容易提取出规...[作者空间]
简介 学过概率理论的人都知道条件概率的公式：P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B)；即事件A和事件...[作者空间]
大家经常看到的贝叶斯公式（Bayes）是写成如下图的形式，通常以P(A|B)，P(B|A)的形式表示，虽然数学上看...[作者空间]
K近邻法（k-nearest neighbor,k-NN）是一种基于分类和回归的方法。 输入：实例的特征向量，对应...[作者空间]
目录1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 ...[作者空间]
引言 在之前学习机器学习技术中，很少关注特征工程(Feature Engineering)，然而，单纯学习机器学习...[作者空间]
基础篇 第一步：基本 Python 技能 如果我们打算利用 Python 来执行机器学习，那么对 Python 有...[作者空间]
这是一个非常好，也非常值得思考的问题。换一个方式来问这个问题：为什么基于 tree-ensemble 的机器学习方...[作者空间]
1、 背景 CTR预估（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，...[作者空间]
1.blending 比如数据分成train和test，对于model_i（比如xgboost） ，即对所有的数据...[作者空间]
NumPy是Python做数据处理的底层库，是高性能科学计算和数据分析的基础，比如著名的Python机器学习库SK...[作者空间]
