机器学习中的数学原理——二分类问题
一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。二、案例分析 我们之前的学习都是围...
机器学习中的数学原理——随机梯度下降法
一、什么是随机梯度下降法 随机梯度下降是随机取样替代完整的样本，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。 对于整个样本做GD又称为批梯度下降（BGD，batch gradient descent）。 随机梯度下降（SGD, stochastic gradient descent） ...
机器学习中的数学原理——多重回归算法
一、什么是多重回归多重线性回归 (multiple linear regression) 是简单直线回归的推广，研究一个因变量与多个自变量之间的数量依存关系。多重线性回归用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称 多重回归 。 二、案例分析还记得我们之前研究最小二乘法的时候，是根据广告费来预测点击量的，广告费作为唯一变量。无论我...
机器学习中的数学原理——多项式回归
一、什么多项式回归多项式回归是线性回归的一种特殊情况，其中我们在数据上拟合了多项式方程，目标变量和自变量之间具有曲线关系。 在曲线关系中，目标变量的值相对于预测变量以不均匀的方式变化。二、算法分析首先我们看一次函数的解析式：我们引入了两个变量，和，它的图像是一条直线: 之前我们用微分求出了这个函数的斜率和截距&#...
机器学习中的数学原理——梯度下降法（最速下降法）
一、什么是梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。 二、算法分析 在上一篇最小二乘法里面还记得我们的误差公...
机器学习中的数学原理——最小二乘法
一、什么是最小二乘法 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差（真实目标对象与拟合目标对象的差）的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。二、实战案例 下图是商家广告费与点击量之间散点图，假设存在这样一个前...
【机器学习】朴素贝叶斯分类器原理（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习、贝叶斯分类器一、贝叶斯网络我们都学过贝叶斯公式，就是 p ( b ∣ a ) = p ( a ∣ b ) p ( b ) p ( a ) p(b|a)=\frac...
【机器学习】ROC曲线以及AUC面积的原理（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习一、什么是ROC曲线 我们通常说的ROC曲线的中文全称叫做接收者操作特征曲线（receiver operating characteristic curve）&#x...
【机器学习】混淆矩阵的原理（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：Python、机器学习1.什么是混淆矩阵 在机器学习中，我们经常遇到分类的问题，比如银行预测违规用户，那么就会有两个分类，分别是正常用户和违规用户...
机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）
KMeans聚类 什么是聚类任务1 无监督机器学习的一种2 目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3 簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1 也可以叫K均值聚类2 K是最终簇数量，它是超参数，需要预先设定3 在算法计算中会涉及到求均值 KMeans流程1 随机选择K个簇中心点2 样本被分配到离其...
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