~~~~~·个人整理，如需转载，请说明并备注，不甚感激~~~~~~ （这篇文章我很早发布在简书上，不用简书好多年了，哈哈哈，居然上了热搜，特复制在CSDN上供大家参考，为秋招攒点人品）suxuer简书原文地址 BAT机器…

Boosting是一种常用的统计学习方法，在训练过程中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，最终获得最优分类器。在每一轮训练结束之后，降低被正确分类的训练样本权重，增大分类错误的样本权重，多次训练之后，一些被错误分类…

目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信：a1171958281 模块导入 impo…

auc 更多的关注的是排序的结果。logloss 则是越小越好。 auc 与 logloss 关系比如 1 1 0 1 预测值 为 0.5 0.5 0.3 0.5 那么 auc 是 1 我们提升预测值到 0.7 0.7 …

一、概述 　　1、什么是机器学习 　　　　机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。 一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，其表现效果为P，如果任务T的性能表现，也就是用以衡量的P，随着E增加而增加，…

1、决策树 　　适用条件：数据不同类边界是非线性的，并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟。特征之间有一定的相关性。特征取值的数目应该差不多，因为信息增益偏向于更多数值的特征。 　　优点：1.直观的决策规则；2.可以处理…

大家对加州大学伯克利分校的AMPLab可能不太熟悉，但是它的项目我们都有所耳闻——没错，它就是Spark和Mesos的诞生之地。小数又那里听说了新的工具，一起来围观最前沿的技术吧！ 加州大学伯克利分校电子工程和计算机学院…

前言： 最近发现了一篇很有意思的论文，有关集成学习中的可持续性的研究，这里翻译了一下，供了解和学习使用 刘兵：美国芝加哥大学的计算机科学教授。他的研究包括情绪分析和意见挖掘、终身机器学习、数据挖掘、机器学习和自然语言处理…

     对于我这个初学者而言，内心一直觉得机器学习和模式识别都是数据挖掘的重要方法，但却并不是很清楚这些方法之间的差别。自从跟学长谈过理想聊未来之后，便决心好好的看看这方面的资料，利用今天…

本文不提供机器学习知识干货，只是对一些概念的介绍，希望能解答一些入门时的疑惑。 刚开始接触机器学习的时候，总是绕不开一些机器学习相关的基础概念，比如模型，训练等。读的文章多了我们自己也会在脑海中对这些名词有一些基础的概念…

原文来自于《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》，这是一本系统学习机器学习和深度学习非常不错的入门书籍，理论和实践兼而有之。 此清单可以指…

一、参数学习算法(parametric learning algorithm)   　　定义：假设可以最大程度地简化学习过程，与此同时也限制可以学习到是什么，这种算法简化成一个已知的函数形式，即通过固定数目的参…