监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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1.1. 数据科学基础 1.1.1. 概率基础 1. 概率的定义概率的完备定义；古典概率；基于频率的概率估计；基于专家推测的概率估计 随机变量及其特征度量随机变量定义；随机变量数学期望；随机变量方差与标准差；期望-方差决策理论；相关性；独立性； 常用离散随机变量分布贝努利分布；二项分布；泊松分布 常 ...
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2020-06-23 00:44:39
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算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变 ...
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2020-06-17 20:14:27
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主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 ...
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2020-06-17 19:55:29
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1.KNN 分类算法 由于knn算法涉及到距离的概念，KNN 算法需要先进行归一化处理 1.1 归一化处理 scaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler standardScaler =StandardScaler() standar ...
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2020-06-17 18:37:11
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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目录 fastText概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：fastText提出了子词嵌入(subword embedding)的方法。是一种监督学习方法。和word2vec 中的CBOW结构很相似。运行速度较快。 一、fastText概述 1.1 背景 在word2vec中，我们并没有... ...
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2020-06-16 20:14:28
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一 对数回归 全称为对数几率回归，其它文献也称为 线性回归。 虽然称为回归，但实际是分类算法。 本质是广义线性模型。通过sigmoid函数（联系函数），将回归模型的预测值与分类的真实标记联系起来。 只适用于二分类？ 多分类情况 采用 OvO或者OvR策略解决。 类别不平衡问题 采用 再缩放 （res ...
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2020-06-13 17:10:07
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老师：MissDu 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答： 1. 分类与聚类： 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别：分类的目的是为了确定一个点的 ...
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2020-06-10 23:01:39
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-06-09 09:25:21
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