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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Softmax回归 Softmax回归属于多分类$c_1,c_2,\ldots,c_k$模型，它通过估计某个样本属于$k$个类别的各自的概率达到多分类 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 熵和信息增益 一、熵（Entropy） 熵表示 。假设离散随机变量$X$可以取到$n$个值，其概率分布为 $$ P(X=x_i)=p_i, \quad 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 贝叶斯决策 一、贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论：在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计。 二、贝叶斯公式 2.1 从条件概率公式推导贝叶斯公式 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html Sigmoid函数 一、Sigmoid函数详解 上图为Sigmoid函数图像，可以看出当$z$趋于正无穷时，$g(z)$趋于1；当$z$趋于负无穷时， 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 推荐系统常用评估指标 一、RMSE 加大了对预测不准的用户物品评分的惩罚。 $$ \text{RMSE}=\sqrt\frac{\sum_{u,i\i 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 决策树(鸢尾花分类) 一、导入模块 二、获取数据 三、构建决策边界 四、训练模型 五、可视化 六、可视化决策树 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html kd树 k近邻算法中讲到它有一个较为致命的缺点就是每个实例到未来新数据之间都需要计算一次距离，如果实例数趋于无穷，那么计算量是很庞大的。但是我们要知道 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 基于协同过滤的推荐算法 本推荐系统采用中等大小的MovieLens数据集，该数据集包含6000多用户对4000多部电影的100万条评分。该数据集是一个 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 通过线性回归带你了解算法流程 一、1. 1 线性回归引入 相信我们很多人可能都有去售楼处买房而无奈回家的行为，就算你没去过售楼处，相信你也应该听说过那 阅读全文
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[TOC] 人工智能从入门到放弃完整教程目录：https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html 多元线性回归(波士顿房价预测) 一、导入模块 二、获取数据 三、训练模型 四、可视化 五、均方误差测试 训练集的均方误差是19.4，而测试集的均方误差 阅读全文
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