发布时间：2023-09-26 10:03:33

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超.........【阅读全文】

发布时间：2023-09-25 15:55:07

线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。 这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。.........【阅读全文】

发布时间：2023-09-25 09:38:26

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。变量的范围在0和1之间，通常用于二分类问题，最终输出的预测是一个非线性的S型函数，称为logistic function, g()。逻辑递归（Recursive Logic）是一种.........【阅读全文】

发布时间：2023-09-20 09:49:22

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用于信息检索和文本挖掘的统计方法，用于评估一个词在文档集或一个语料库中的重要程度。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语.........【阅读全文】

发布时间：2023-09-19 10:35:29

之前我们介绍过决策树，随机森林(Random Forest)是将多个决策树(Decision Tree)组合在一起形成一个强大的分类器或回归器，是一种集成学习(Ensemble Learning)方法。随机森林的主要思想是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，并通过集成这些决策树的预测结果来达到更准确的分类或回归结果。具体步骤如下：随.........【阅读全文】