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2017年3月20日

摘要： https://vimsky.com/article/917.html 各种分类算法的优缺点 qingchuan 机器学习 2015-05-23  604 次浏览 分类, 机器学习 各种分类算法的优缺点已关闭评论原文来自： http://bbs.pinggu.org/thread-26 阅读全文

posted @ 2017-03-20 14:19 blcblc 阅读(924) 评论(0) 推荐(0)

随机森林 - 提升树

摘要：随机森林的内容可以看这里：Link 提升树：http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52506157 GBDT的核心就在于，每一棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是一个加预测值后能得真实值的累加量。比如A的真实年龄是18岁，但第一棵树阅读全文

posted @ 2017-03-20 11:49 blcblc 阅读(797) 评论(0) 推荐(0)

2017年3月19日

注意knn与kmeans的区别

摘要：开始的时候，我居然弄混了。 knn是分类方法，是通过新加入的节点最接近的N个节点的属性，来判定新的节点。 kmeans是聚类方法，是先选择k个点作为k个簇的中点，然后分簇之后重新划定中心点，然后再分簇的方法。 knn可以参考 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6 阅读全文

posted @ 2017-03-19 23:37 blcblc 阅读(1541) 评论(0) 推荐(0)

L1与L2范数正则化

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posted @ 2017-03-19 23:12 blcblc 阅读(2) 评论(0) 推荐(0)

最大似然 vs. 最小二乘

摘要：有一篇是比较最大似然估计和最小二乘法的： http://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5590358.html 阅读全文

posted @ 2017-03-19 22:12 blcblc 阅读(240) 评论(0) 推荐(0)

ALS 交替最小二乘法的原理，讲的不错

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posted @ 2017-03-19 19:20 blcblc 阅读(4) 评论(0) 推荐(0)

svd 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称 SVD)

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