七种机器学习算法的关键点介绍
1.支持向量机（SVM） 关键点：C参数 SVM创建一个决策边界，以区分两个或多个类。 软裕量支持向量机尝试解决具有以下目标的优化问题： 增加决策边界与类（或支持向量）的距离 最大化在训练集中正确分类的点数 这两个目标之间显然需要权衡取舍。决策边界可能必须非常接近某一特定类才能正确标记所有数据点。但是，在这种情况下，由于决策边界对噪声和自变量的微小变化过于敏感，因此新观测值的准确性可能会降低。 另
机器学习算法
闻数起舞 . 2020-12-17 935
一文汇总4种流行的机器学习算法
本文不仅试图解释算法的工作原理，而且要直观地理解算法的工作原理，以提供这种灯泡啊哈！时刻。 决策树 决策树使用水平线和垂直线划分要素空间。例如，考虑下面一个非常简单的决策树，该决策树具有一个条件节点和两个类节点，指示一个条件以及满足该条件的训练点将属于哪个类别。 请注意，标记为每种颜色的字段与该区域内实际上是该颜色或（大致）熵的数据点之间存在很多重叠。构造决策树以最小化熵。在这种情况下，我们可以增
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今日头条 . 2020-10-26 605
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