摘要：本文主要梳理广义线性回归算法的到神经网络的演化及理解。 阅读全文

摘要：本文主要介绍了主流的boosting算法及个人理解 阅读全文

摘要：本文主要目的是梳理集成学习的知识体系 阅读全文

摘要：针对当前很多资料对常用决策树归纳程度不够，且很多细节问题没有覆盖到的情况，本文尽量通过作者自己的理解进行了阐述，从自己对决策树认识加深的过程中提出问题并做出解答。 阅读全文

摘要：背景：经过一定时间的机器学习相关积累，发现机器学习相关的算法是有主干学习路线的，并非不同算法之间没有关联，但当前好多相关书籍并没有对此进行专门的梳理和讲解，所以我在此进行梳理 此番梳理的算法学习路线是为了快速学习工业界常用的机器学习算法，主要针对监督学习，不常用的算法不做介绍 梳理内容：直接上图 有 阅读全文

摘要：一、分类评估指标 准确率（最直白的指标）缺点：受采样影响极大，比如100个样本中有99个为正例，所以即使模型很无脑地预测全部样本为正例，依然有99%的正确率适用范围：二分类（准确率）；二分类、多分类（平均准确率） from sklearn.metrics import accuracy_score 阅读全文