摘要：1. 简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他 阅读全文

摘要：1. 多元线性回归定义 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 我们现在介绍方程的符号，我们可 阅读全文

摘要：1. K 近邻算法概述(k Nearest Neighbor，KNN) K 近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点 ：精度高、对异常数据不敏感、无数据 阅读全文

摘要：1. Gradient Descent（梯度下降） 梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。 1.1 线性回归问题应用 我们有一个函数 ，要使其最小化 : Outline 对θ0,θ1开始进行一些猜测 通常将初θ0,θ1初始 阅读全文