【机器学习】准确率、精确率、召回率、误报率、漏报率概念及公式
阳性（正）样例P和阴性（负）样例N，将正样本预测为正样本的为True positive（TP），正样本预测为负样本的为False negativ（FN），负样本预测为正样本的为False positive（FP）&#...
【机器学习】简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类？(面试回答)
简单解释贝叶斯公式和朴素贝叶斯分类 贝叶斯公式$$P(B|A) = \frac{P(A|B)P(B)}{P(A)} $$朴素贝叶斯分类算法：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别 算法过程 对每个类别计算概率P(yi)对每个特征属性计算所有划分的条件概率P(x∣yi)...
【机器学习】聚类算法中的距离度量有哪些及公式表示？
聚类算法中的距离度量有哪些？ 1.欧式距离$$D = \sqrt{\sum_{k=1}^n(x_{k} - y_{k})}$$ 2.曼哈顿距离$$D = \sum_{k=1}^n|x_{k}-y_{k}| $$ 3.切比雪夫距离$$D = max_{k}(|x_{k}-y_{k}|)$$ 4.闵可夫斯基距离$$D = \sqrt[p]{\sum_{k=1}^n|x_{k}-y_{k}|...
【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）
1 引言机器学习模型评估是机器学习领域中的一个重要研究方向，其研究背景在于随着大数据时代的到来，人们面临着越来越多的数据分析和处理任务，而机器学习作为一种高效的数据处理技术，在很多领域都得到了广泛应用。然而，机器学习模型的效果评估是机器学习应用过程中一个非常关键的问题，因此机器学习模型评估的研究具有非常重要的意义。研究问题：机器学习模型评估的研究问题主要包括：如何选择合适的评估指标、如何确定评估....
学习笔记： 机器学习经典算法-空间内一点到超平面的距离推广公式
超平面 与 法向量 超平面(H,Hyperplane) 是二维平面中直线、三维空间中平面对象的推广形式，本质是$n$维空间的一个子空间，满足向量加法与乘法的封闭。空间中的平面都可以被平面上任意一点$x_0$及与平面内任意向量所垂直的平面法向量$\vec w$所确定： 定义空间内一超平面为 $H$在平面上确定一点 $x_0$，就有平面上其它任意点$x$ 与$x_0$所成向量 $\vec ...
机器学习数学基础二：泰勒公式与拉格朗日
建议如果是大一大二的同学想提前学习机器学习的话可以提前看看我这个专栏的文章，说实话，专门做这个学习机器学习前置知识的博主没多少，至少我当时学的时候没找到多少，不得不学习我很厌恶的一个人讲的课，听得我浑身难受。现在我把自己的所学分享出来，也是给大家一个便利，希望大家支持。一，泰勒公式1，出发点1）用简单的熟悉的多项式来近似代替复杂的函数2）易计算函数值，导数与积分仍是多项式。3）多项式由它的系数完....
【机器学习】集成学习（Bagging）——随机森林（RandomForest）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言集成学习方式大致分为两种，一种是Boosting架构，采用模型之间串行的方式，典型算法代表为AdaBoost、GBDT等，第二种为Bagging，它是采用模型独立并行的架构，典型算法代表随机森林。我们集成模型是为了提高模型的泛化能力，希望每个学习器能够有各自的特点，而....
【机器学习】集成学习（Boosting）——XGBoost算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，它可以称为机器学习树模型中的王牌选手，是各大数据科学比赛的大杀器。之前我们讲过GBDT，它采用的是数值优化的思维, 用的最速下降法去求解Loss Functi....
【机器学习】集成学习（Boosting）——梯度提升树（GBDT）算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言之前我们使用Boosting模型讲解了AdaBoost算法模型的原理，采用加法模型和向前分步算法，它是采用了很多个基学习器按照一定权重进行线性组合。f M ( x ) = ∑ m = 1 M a m f m ( x ) f_M(x)=\sum_{m=1}^Ma_mf_....
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