增量方法，每次处理一小撮数据，增量更新参数，每一步更新的计算量都很小。统计梯度下降法。 有一个基本假设：数据有时序的到来，满足一定的分布(强假设：前面的数据和后面的数据是独立同分布)。所以对于前面的数据没有来得及catc…

安装matplotlib和seaborn https://blog.csdn.net/Jia_jinjin/article/details/80428598 seaborn  pairplot：特征两两对比 参…

贝叶斯统计都是以条件概率，联合概率为基础的，所以我们从概率，条件概率，联合概率开始，然后到贝叶斯定理，最后讲一个贝叶斯的应用–垃圾邮件的过滤 概率：事件发生的可能性，比如抛一枚硬币，正面向上的可能性有50%，…

对我而言，特别的公司，为你单写一篇随笔，持续更新… 其他面经见：http://www.cnblogs.com/xiaoyun94/p/7580227.html 岗位：数据挖掘 （一面） 熟悉我的朋友都知道，美的是我的心仪…

1. 分类数据（categorical or nominal data） 是只能归于某一类别的非数字型数据，它是对事物进行分类的结果，数据表现为类别，是用文字来描述的。例如： （1）人口按性别分为男、女两类； （2）企业…

整体进度：https://github.com/apachecn/m… 贡献指南：https://github.com/apachecn/m… 项目仓库：https://github.com/ap…

普通程序员转型AI免费教程整合，零基础也可自学 本文告诉通过什么样的顺序进行学习以及在哪儿可以找到他们。可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 可以先看看本人另外一篇相关博…

Python机器学习介绍（Python Machine Learning 中文版） 机器学习，如今最令人振奋的计算机领域之一。看看那些大公司，Google、Facebook、Apple、Amazon早已展开了一场关于机器…

机器学习三种方法：监督学习（supervised learining）、无监督学习（unsupervised learning）和强化学习（reinforcement learning）     1.…

一 经典教材 1.Pattern Recognition and machine learning 豆瓣评分9.5 2.Machine Learning: A Probabilistic Perspective…

1. 概念漂移(concept drift) 　　背景：概念漂移指的是数据流中的潜在数据分布随时间发生不可预测的变化，使原有的分类器分类不准确或决策系统无法正确决策，常见于推荐系统、金融领域、决策等 　　　　Concep…

特征选择的三种方法介绍： 过滤型： 选择与目标变量相关性较强的特征。缺点：忽略了特征之间的关联性。 包裹型： 基于线性模型相关系数以及模型结果AUC逐步剔除特征。如果剔除相关系数绝对值较小特征后，AUC无大的变化，或降低…