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RSS订阅原创 AI实践之路：决策树
1.理论我认为学习决策树可以顺带学习很多东西，不过自己的理解肯定还不够，能说多少算多少。了解原理前不如先猜想一下：决策树应该是一个很好想象的模型，我们要对一些事物进行分类，就先根据一些特征对它们进行初步的划分，再对划分后的不同集合在别的特征进行新的划分。这很像一层一层的if，else判断，联系到这个算法使用“树”作为名字，它似乎应该具有树形的结构甚至是可以进行递归操作的。事实也正是如此，它在后面的发展中甚至可以用来回归，甚至还用到了剪枝。1.1信息熵、条件熵决策树的建立很大一部分基于这两样东
2022-05-08 12:15:28
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原创 AI实践之路：朴素贝叶斯
1.朴素贝叶斯贝叶斯和其理论发展成了一个统计学的学派，他们的理论天然就和传统的统计学观点相悖，其中最大的分歧点之一是关于“先验”的使用。传统统计学认为概率即频率，计算概率只应从观测到的数据出发，是客观的。但是贝叶斯学派则认为处理现实中的问题，我们也可以加入主观的考虑，即先验。他们彼此互相看不上对方，在我看来这也是数学很有魅力的一个地方，他们的分歧似乎真的能够上升到哲学，即唯物与唯心的不同上，如果一个人是坚定的唯物主义者（非辩证），那么我想他应该不会支持贝叶斯的理论。（瞎想的，如果有问题请指正）高中我
2022-05-03 21:01:46
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原创 AI实践之路：线性/逻辑回归背后的广义线性模型与最大似然估计
写上一篇文章的过程中，讲到逻辑回归是如何利用Sigmoid函数将线性回归的数值转换为概率时，才意识到自己对逻辑回归的理解并不透彻，为什么是Sigmoid函数？它一个？数学原理是什么？为了增加理解，整理了自己所查的资料与理解。...
2022-04-30 17:24:45
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原创 AI实践之路：逻辑回归 Logistic Regression
1.理论简述首先逻辑回归实际用于分类，回归这个名字的由来我记得是最先发明/使用的统计学家在写的书/文章中将该方法称为什么什么回归，于是后来也就沿用了这一叫法。后面百度了下这位统计学家是David Cox。面对分类任务时，统计学一种思想是利用概率进行分类，最基本的二分类中，可以认为，线性回归计算出的结果为数值型的，...
2022-04-28 23:15:25
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原创 AI实践之路：线性回归 Linear Regression
自学机器学习以来，一直希望写下自己的理解，因为非科班出身，学的很吃力，总觉得自己还差的太多太多，择日不如撞日，今天心血来潮，就这样开始吧，就为写着自己能理解读着舒服，顺带记录自己的成长。打算公开出来，因为若能有一两个人看到然后提出问题指正，那便是最好的收获了。1.理论简述顾名思义，回归，根据数据去回归出事物本来的数学规律。当然，这假设该规律是线性的。例如我们想要预测一个地方的二手房房价。那么我们就要了解该地房价是如何受到房屋使用时间，占地面积，附近是否具备学校医院等因素的影响，我们已经拥有了一些
2022-04-20 19:03:40
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空空如也
空空如也
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