Logistic Regression算法

在之前的《常见线性回归模型》一文中,介绍了机器学习中比较简单但又非常常用的线性回归模型,今天来介绍另外一个模型:Logistic Regression,这又是机器学习中用的非常多的一个模型。虽然Logistic Regression(后简称LR)里面带了回归字样(Regression),但它实际是一个分类模型(关于回归和分类的区别见《机器学习介绍》),更准确的说是一个二分类模型(0、1或者true

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朴素贝叶斯分类器

贝叶斯定理是概率论中非常有名的一个定理,而朴素贝叶斯(Naive Bayes)则是贝叶斯理论下非常有名的一个算法,在ML和NLP领域里面应用非常多。之前做过一些学习笔记,今天把原来的笔记再梳理了一下,发到博客上面来。如有不对之处,欢迎指正。另外,因为过的时间比较久了,当时整理时参考的一些出处已经记不得了,后面就不附出处了,开始正题。贝叶斯公式先看一下贝叶斯涉及到的一些概率论的概念:$$ P(A|B

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常见线性回归模型

线性回归公式线性回归公式:$$ { \hat y=\omega_0+\omega_1x_1+...+\omega_px_p } $$说明:数学上,我们把$\omega=(\omega_1,...,\omega_p)$称为系数(coefficient),$\omega_0$称为截距(intercept)。在机器学习里面,$y$是我们要预测的目标变量,$x_i$代表每个特征变量。$y$上面的小标记(h

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使用Pandas探索数据

做数据分析时,对数据越了解,越有助于我们去分析,本文介绍如何使用Pandas探索数据。1. Pandas简介Pandas是Python中一个高性能库,提供了非常易用的数据结构以及丰富的函数工具用来做数据分析,所以该库在数据分析领域用的非常广泛。使用Pandas的关键点在于理解Pandas的两个核心数据结构:Series和DataFrame。1.1 SeriesSeries表示带有标签的一维数组(o

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confusion matrix,precision,recall,F1-score,ROC,AUC,p-value概念总结

机器学习中二元分类模型是非常常见的,也有很多的算法模型,今天我们来简单汇总一下评估二分类模型性能的一些方法,当然有些不局限于二分类模型。这里的简单有两层含义:只汇总了一部分,并不全面。很多评估方式都来在统计学理论,而且有一些还是存在争论的(比如p-value),所以这里不是详细讲解每种评估方法,而是做简单说明,让你知道每个值表示的含义,从而知道自己的模型性能如何。或者说当你使用一些机器学习框架输出

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机器学习介绍

概念术语介绍维基百科上面是这样定义的:Machine learning is a field of computer science that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.就是说让计算机在不显式编程的情况下具备学习的能力。再往细了说机器学习要解决这样的问题:给我们一些已知的样本数据

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  • NYC: 哈哈,被马哥发现了,网络的世界说大也大,说小也小呀
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  • lukez: 比如ignore_older参数比clean_inactive长...
  • QwQ: 按照教程配置IIS8.5主机环境Typecho伪静态问题终于解决...
  • W_Z_C: 果然可以,看了半天文档竟然没有发现这个插件,也是醉了……
  • xiongjunkun: hi, 你好, 能够详细解释一下导致filebeat重传的第二种...
  • NYC: 客气了

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