逻辑回归的常见面试点总结 转自：https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说 ...
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2018-07-26 18:21:37
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机器学习过程主要包括：数据的特征提取、数据预处理、训练模型、测试模型、模型评估改进等几部分 传统机器学习算法主要包括以下五类： 回归：建立一个回归方程来预测目标值，用于连续型分布预测 分类：给定大量带标签的数据，计算出未知标签样本的标签取值 聚类：将不带标签的数据根据距离聚集成不同的簇，每一簇数据有 ...
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编程语言 时间：
2018-07-25 20:08:14
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下载地址： "网盘下载" 如今，机器学习正在互联网上下掀起热潮，而Python则是非常适合开发机器学习系统的一门优秀语言。作为动态语言，它支持快速探索和实验，并且针对Python的机器学习算法库的数量也与日俱增。本书最大的特色，就是结合实例分析教会读者如何通过机器学习解决实际问题。 本书将向读者展示 ...
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编程语言 时间：
2018-07-22 01:00:03
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原文链接 一、陈述 1，我到底能用Python做什么？ 我观察注意到Python三个主要流行的应用： 网站开发； 数据科学——包括机器学习，数据分析和数据可视化； 做脚本语言。 二、网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码（后端代码），这些代码将在你的服务器上运行，与用户的设备和 ...
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2018-07-21 22:44:33
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第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法 分类算法 分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据 训练机器学习算法的五个步骤： 1. 特征的选择 2. 确定评价性能的标准 3. 选择分类器及其优化算法 4. 对模型性能的评估 5. 算法的调优 <! more sklea ...
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2018-07-17 00:47:03
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本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT ...
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2018-07-15 21:12:02
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1、什么是流形 流形学习的观点：认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲，一个流形好比是一个d维的空间，在一个m维的空间中（m > d）被扭曲之后的结果。需 ...
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2018-07-15 19:35:39
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逻辑回归（Logistic Regression） 一、行业算法应用率 具统计，2017年，除了军事和安全领域，逻辑回归算法是在其它所有行业使用最多了一种机器学习算法； Logistic Regression（逻辑回归） Decision Trees（决策树） Random Forests（随机森林 ...
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2018-07-15 12:04:52
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当看过一些简单的机器学习算法或者模型后，对于具体问题该如何评估不同模型对具体问题的效果选择最优模型呢。 1. 经验误差、泛化误差 假如m个样本中有a个样本分类错误 错误率：E = a / m; 精度： 1 - E 训练误差： 又叫经验误差，是指算法/模型在训练样本上的误差 泛化误差：算法/模型在新样 ...
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2018-07-14 11:46:54
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Hadoop是一个利用大规模计算机集群，可处理大量数据的分布式并行框架。 "Hadoop 官网" Hadoop的核心设计包括HDFS和MapReduce。 HDFS HDFS(Hadoop Distributed File System)是一种分布式文件系统。 主要特点：1.高容错性；2.高吞吐量访 ...
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2018-07-13 23:18:54
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