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随笔分类 -  【人工智能】机器学习

【机器学习】支持向量机（个人笔记）
摘要：目录SVM 分类器的误差函数分类误差函数距离误差函数C 参数非线性边界的 SVM 分类器（内核方法）多项式内核径向基函数（RBF）内核 源代码文件请点击此处！ SVM 分类器的误差函数 SVM 使用两条平行线，使用中心线作为参考系 \(L: \ w_1x_1 + w_2x_2 + b = 0\)。我 阅读全文
posted @ 2024-06-12 12:10 漫舞八月（Mount256） 阅读(50) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】决策树模型（个人笔记）
摘要：目录多样性指标基尼杂质指数（Gini Impurity Index）熵（Entropy）决策树的应用 源代码文件请点击此处！ 多样性指标 基尼杂质指数（Gini Impurity Index） 若集合中包含 \(m\) 个元素和 \(n\) 个类别，其中 \(a_i\) 个元素属于第 \(i\) 个 阅读全文
posted @ 2024-06-10 11:00 漫舞八月（Mount256） 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】朴素贝叶斯分类器
摘要：目录条件概率的定义和公式先验概率和后验概率使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法检测垃圾邮件 源代码文件请点击此处！ 条件概率的定义和公式 条件概率：事件 \(B\) 已发生条件下事件 \(A\) 发生的概率，记为 \(P(A|B)\)，即 \[P(A|B) = \frac{P(AB)}{P( 阅读全文
posted @ 2024-06-06 11:04 漫舞八月（Mount256） 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】逻辑回归（二元分类）
摘要：目录感知器的种类sigmoid（logistics）函数代价/损失函数（cost function）——对数损失函数（log loss function）梯度下降算法（gradient descent algorithm）正则化逻辑回归（regularization logistics regres 阅读全文
posted @ 2024-01-12 10:41 漫舞八月（Mount256） 阅读(64) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】多元线性回归
摘要：目录多元线性回归模型（multiple regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）批量梯度下降算法（batch gradient descent algorithm）特征工程（feature engineerin 阅读全文
posted @ 2024-01-12 10:40 漫舞八月（Mount256） 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)
【机器学习】单变量线性回归
摘要：目录线性回归模型（linear regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）梯度下降算法（gradient descent algorithm）参数（parameter）和超参数（hyperparameter）代码 阅读全文
posted @ 2024-01-08 12:04 漫舞八月（Mount256） 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)