【机器学习】集成学习（Bagging）——随机森林（RandomForest）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言集成学习方式大致分为两种，一种是Boosting架构，采用模型之间串行的方式，典型算法代表为AdaBoost、GBDT等，第二种为Bagging...
【机器学习】集成学习（Boosting）——XGBoost算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，它可以称为机器学习树模型中的王牌选手，是各大数据科学比赛的大...
【机器学习】集成学习（Boosting）——梯度提升树（GBDT）算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言之前我们使用Boosting模型讲解了AdaBoost算法模型的原理，采用加法模型和向前分步算法，它是采用了很多个基学习器按照一定权重进行线性组合。f M ( x ) =...
【机器学习】集成学习（Boosting）——提升树算法（BDT）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。Boosting提升树Boosting思想主要是采用将模型进行串行组合的思想，利用多个弱学习器来学习我们的数据进而形成一个强大的学习器，像AdaBoost就是将我们的基分类器进行...
【机器学习】集成学习（Boosting）——AdaBoost提升算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、集成学习我们平常使用的大多数模型都为单模型方式，有时单模型方式可能会造成误判或者过拟合的现象，所以我们就像能不能有一种方式可以融合多个模型，这就产生了集成学习的概念。集成学习...
【机器学习】决策树——ID3和C4.5（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述决策树是一类非常经典的算法，很多集成模型的基学习器都是基于决策树的，像xgboost、gbdt、rf等，本篇重点讲解下决策树的分类原理，尽管它相对于那些树的...
【机器学习】线性分类——朴素贝叶斯分类器NBC（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述本篇文章重点要讲解的是朴素贝叶斯分类器该算法同高斯判别分析一样，是一种概率生成模型，都是基于 P ( Y ∣ X ) P(Y|X)P(Y∣X) 做分析，但是与高斯判别分析不同...
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA（理论+图解+公式推导）
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【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述本篇讲解一种新的分类算法，它就是LDA（线性判别分析），它是一个比较经典的一个二分类算法，不过现在不怎么流行了，但是整个算法的思...
【机器学习】线性分类——感知机算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述本篇文章将要讲解的算法为感知机算法，它最初是一种最简单的二分类算法，后来根据它的提出不断衍生了很多基于它的相关算法，比如支持向量机还有现在比较流行的神经网络，可...
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