《机器学习实战》书中第5章讲的是逻辑回归(Logistic回归)。 满怀鸡冻放开书本,结果读了好几遍都没弄明白其原理。弄不懂逻辑回归实现代码为什么要那么写! 至少我已经先学过斯坦福大学教授Andrew

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这本《机器学习实战》第1个算法是k-近邻算法,也叫KNN。该算法简单容易理解,十分适合入门。 k-近邻算法是用于分类。分类问题是监督学习算法的一个研究方向。既然是属于监督学习的,就需要1个训练数据集作

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上篇博文详细讲解什么是逻辑回归(Logistic回归):机器学习09:逻辑回归详解 文中每次拟合的时候,使用全部训练集的数据。计算量大,有可能训练集的样本有成千上百万。而且可能出现拟合不足或拟合过度,

上一篇文章讲如何创建决策树,创建结果不够直观清晰。所以这次讲如何通过matplotlib绘制决策树。 先给大家看看效果,调调胃口。 可以更复杂些,根据决策树来绘图:   《机器学习实战》书中