概率图模型与隐马尔可夫模型概率图模型是一类用图来表示变量相关关系的模型。可以分为两类:一类是用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为有向图模型
2019-06-21
逻辑回归（Logistic Regression）原理
sigmoid函数sigmoid函数公式:$$\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}$$当x趋近于负无穷时，函数值趋近于0
2019-05-02
GBDT算法和XGBoost算法原理
CART回归树GBDT算法无论处理回归问题还是分类问题使用的决策树都是CART回归树，原因是GBDT每次迭代要拟合的是梯度值，是一个连续值，
2019-03-12
集成学习Bagging、随机森林、Boosting、Adaboost原理
集成学习介绍集成学习，就是对一系列弱学习器进行组合，进而构建出强学习器的一种算法。个体学习器可分为：同质学习器（基学习器）和异质学习器（组件
2019-03-11
K-Means聚类原理
K-Means算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类算法，其中K表示类别数，Means表示均值。它是一种通过均值对数据点进行聚类的算法
2019-03-11
支持向量机（SVM）算法原理
支持向量机（SVM）算法介绍支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征
2019-03-08
决策树算法原理
决策树介绍决策树中每个根结点（非叶子结点）代表数据的特征标签，根据该特征不同的特征值将数据划分成几个子集，每个子集都是这个根结点的子树，然后
2019-03-08
感知机算法原理
感知机介绍感知机是一个二类分类的线性分类器，是支持向量机和神经网络的基础。感知机假设数据是线性可分的，目标是通过梯度下降法，极小化损失函数，
2019-03-07
KNN算法原理
KNN算法原理K最近邻（K-Nearest Neighbor,KNN）算法核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最临近的样本中的大多数属于
2019-03-07
朴素贝叶斯分类器原理与应用
贝叶斯公式$$P(c | x)=\frac{P(c) P(x | c)}{P(x)}=\frac{P(x, c)}{P(x)}$$其中：
2019-03-07
准确率、精确率、召回率、P-R曲线
算法预测结果的四种情况正确肯定（真正例，True Positive,TP）：预测为真，实际为真；正确否定（真反例，True Negative
2019-03-06