档案 | 机器学习算法

逻辑回归是二元分类中最流行的机器学习算法之一。这是因为它是一种简单但性能出色的算法，适用于广泛的问题。在本帖中，您将一步一步地了解用于二元分类的逻辑回归算法。阅读完本帖后，您将了解： […]

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（具有两个类值的问题）的首选方法。在本帖中，您将了解用于机器学习的逻辑回归算法。阅读完本帖后，您将了解：使用的许多名称和术语 […]

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。阅读完本帖后，您将了解：简单 […]

线性回归是一种非常简单的方法，但在许多情况下已被证明非常有用。在本帖中，您将一步一步地了解线性回归是如何工作的。阅读完本帖后，您将了解：如何一步一步计算简单线性回归。如何使用 […]

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名、最易于理解的算法之一。在本帖中，您将了解线性回归算法，它的工作原理以及如何在您的机器学习项目中使用它。在本帖中，您将学习：为什么线性回归属于 […]

优化是机器学习的重要组成部分。几乎所有机器学习算法的核心都有一个优化算法。在本帖中，您将了解一个简单的优化算法，您可以将其用于任何机器学习算法。它易于理解且易于实现。阅读完本帖后，您将了解： […]

机器学习性能不佳的原因是过拟合或欠拟合数据。在本帖中，您将了解机器学习中的泛化概念以及与之相关的过拟合和欠拟合问题。让我们开始吧。近似机器学习中的目标函数监督机器学习最好理解为 […]

监督机器学习算法最好通过偏差-方差权衡的视角来理解。在本帖中，您将了解偏差-方差权衡以及如何使用它来更好地理解机器学习算法并在您的数据上获得更好的性能。让我们开始吧。更新（2019年10月）：删除了关于参数/非参数模型的讨论（感谢 Alex）。概述 […]

什么是监督机器学习？它与无监督机器学习有何关系？在本帖中，您将了解监督学习、无监督学习和半监督学习。阅读完本帖后，您将了解：监督学习中的分类和回归问题。无监督学习中的聚类和关联问题。用于监督和 […]

什么是参数机器学习算法？它与非参数机器学习算法有何不同？在本帖中，您将了解参数和非参数机器学习算法之间的区别。让我们开始吧。学习函数机器学习可概括为学习一个映射输入变量 (X) 到输出的函数 (f) […]