在本帖中，您将了解用于分类和回归的 K-最近邻 (KNN) 算法。阅读本帖后，您将了解：KNN 使用的模型表示。如何使用 KNN 学习模型（提示：并非如此）。如何使用 KNN 进行预测 KNN 的许多名称，包括不同领域如何称呼它 […]
作者归档 | Jason Brownlee
热门深度学习库
有如此多的深度学习库可供选择。哪些是值得学习的优秀专业库，哪些是一些人的副项目应该避免。很难区分。在本帖中，您将了解应该考虑学习和使用的顶级深度学习库 […]
机器学习朴素贝叶斯教程
朴素贝叶斯是一个非常简单的分类算法，它对每个输入变量的独立性做出了强假设。尽管如此，它在大量问题领域中已被证明是有效的。在本帖中，您将了解用于分类数据的朴素贝叶斯算法。阅读本帖后，您将了解：如何 […]
机器学习中的朴素贝叶斯
朴素贝叶斯是一个简单但功能强大的预测建模算法。在本帖中，您将了解用于分类的朴素贝叶斯算法。阅读本帖后，您将了解：当模型保存到文件时实际存储的朴素贝叶斯表示。如何学习模型 […]
用于机器学习的分类和回归树
决策树是预测建模机器学习中的一种重要算法。经典的决策树算法已经存在了几十年，而像随机森林这样的现代变体是最强大的技术之一。在本帖中，您将了解著名的决策树算法，它以其更现代的名称 CART 而闻名，意思是 […]
深度学习书籍
目前关于深度学习的书籍并不多，因为这是一个相对年轻的研究领域。尽管如此，市面上有一些书籍，并且有一些非常有趣的书籍正在开发中，您可以通过早期访问购买。在本帖中，您将了解目前市面上的深度学习书籍 […]
机器学习中的线性判别分析
逻辑回归是一种分类算法，传统上仅限于二分类问题。如果您有多个类别，那么线性判别分析是首选的线性分类技术。在本帖中，您将了解用于分类预测建模问题的线性判别分析 (LDA) 算法。阅读本帖后，您将了解：[…]
机器学习逻辑回归教程
逻辑回归是二元分类最流行的机器学习算法之一。这是因为它是一种简单但在一系列问题上表现非常好的算法。在本帖中，您将一步步了解二元分类的逻辑回归算法。阅读本帖后，您将了解： […]
机器学习的逻辑回归
逻辑回归是机器学习从统计学领域借鉴的另一种技术。它是二元分类问题（有两个类别值的分类问题）的首选方法。在本帖中，您将了解机器学习的逻辑回归算法。阅读本帖后，您将了解：使用时的各种名称和术语 […]
用于机器学习的梯度下降线性回归教程
随机梯度下降是机器学习中一种重要且广泛使用的算法。在本帖中，您将了解如何通过最小化训练数据集上的误差来使用随机梯度下降学习简单线性回归模型的系数。阅读本帖后，您将了解：简单 […]