机器学习中最小二乘法是什么，如何实现？

2020-07-24

最小二乘法，相信大家都不陌生，统计学中很是常见，而且其理论相对简单，用途也很广泛。今天小编就给大家具体介绍一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘，或者也可以叫做最小平方和，它目的就是通过最 ...

量化研究如何“知其然知其所以然，知其然知其何以用”

2020-07-22

说量化研究难， “知其然知其所以然，知其然知其何以用” 7月25-27日三天 经管之家学术研讨会 特邀请量化研究大师和当红社会定量分析名师王存同教授 带我们从线性回归走向因果推断！ 因果推 ...

如何快速简单的理解决策树的概念？

2020-07-09

决策树(Decision Tree)是机器学习中一种常见的算法，它的思想非常朴素，就像我们平时利用选择做决策的过程。决策树是一种基本的分类与回归方法，当被用于分类时叫做分类树，被用于回归时叫做回归树。 一、决策 ...

如何理解欠拟合？常用的处理方法有哪些？

2020-07-08

一、欠拟合概念及理解 机器学习中欠拟合是一个常见的问题，简单来说就是模型在训练和预测时表现都欠佳的情况。一个欠拟合的机器学习模型不是一个良好的模型并且在训练数据上表现不好这是显而易见的。 图 ...

逻辑回归（Logistic Regression）有哪些优缺点?

2022-12-23

逻辑回归也是机器学习中常见的一种学习方法，今天我们就来看一看逻辑回归的优缺点。 逻辑回归(Logistic Regression)是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。逻辑回归是机器学习中做分类任务常用的方 ...

机器学习python应用，简单机器学习项目实践！

2020-05-25

上一篇文章中介绍了机器学习的简单知识，还有python中进行机器学习实践需要的生态环境，接下来将会通过鸢尾花分类这个例子对机器学习做一个简要的介绍。通过一步一步地实现这个项目来介绍以下内容。 导入和 ...

机器学习python算法应用，监督学习、无监督学习等！

2020-05-25

本系列文章主要介绍机器学习在实践中的应用，介绍利用 python 的生态环境，使用机器学习的算法来解决工程实践中的问题，而不是介绍算法本身。本系列文章参考了《机器学习Python实践》，会通过例子一步一步地引导大 ...

如何用python预测“命定的那个TA”什么时候住酒店？

2020-05-25

作者：野水晶体  来源：livandata 看到这个题目，大家是否会有一些小小的想法？别闹了！笔者是一个正经人，讨论的也是一个有关python的技术问题，哈哈~ 每个人的行为都是有迹可循的，这些 ...

有监督学习：从过去到现在的模型流行度（深度翻译好文）！

2020-05-14

在过去的几十年中，机器学习领域发生了巨大的变化。诚然，有些方法已经存在很长时间了，但仍然是该领域的主要内容。例如，Legendre和Gauss已经在19世纪初提出了最小二乘的概念。在最近的几十年中，诸如神经网络等 ...

机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

2020-03-26

作者 | 卢誉声 大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。 ...

机器学习入门篇 | 面向初学者的十大机器学习算法

2020-03-03

作者 | Rekhit Pachanekar 来源 | CDA数据分析师 英国数学家，计算机科学家，逻辑学家和密码分析员艾伦·图灵（Alan Turing）推测未来机器会具有智能。 “这就像一个学生，他从老师那 ...

如何将机器学习应用于实际的业务问题

2020-03-02

作者 | Daniel Faggella 编译 | CDA数据分析师  自2012年以来，很容易看到风险投资，会议和与业务相关的“机器学习”查询的广泛普及-但大多数技术主管通常很难确定他们的业务可能将机 ...

一文讲解机器学习算法中的共线性问题

2020-01-08

作者 | 宋老师 来源 | JSong的数据科学小站 多重共线性是使用线性回归算法时经常要面对的一个问题。在其他算法中，例如决策树和贝叶斯，前者的建模过程是逐步递进，每次拆分只有一个变量参 ...

Python数据清洗(三)：异常值识别与处理

2019-12-20

作者 | 刘顺祥 来源 | 数据分析1480 在《Python数据清洗(一)：类型转换和冗余数据删除》和《Python数据清洗(二)：缺失值识别与处理》文中已经讲解了有关数据中重复观测和缺失值的识别与处 ...

新手机器学习工程师最容易犯的6大错误

2019-12-16

作者 | Christopher Dossman 编译 | ronghuaiyang 在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学 ...

作为一名数据科学从业者，你应该知道的P值

2019-12-13

作者 | SHAROON SAXENA 编译 | CDA数据分析师 Everything you Should Know about p-value from Scratch for Data Science 介绍 当你向有抱负的数据科学家谈论p值时，以下情况 ...

Python机器学习中七种损失函数的科学指南

2019-12-11

作者 | KHYATI MAHENDRU 编译 | CDA数据分析师 损失函数实际上是我们经常使用的这些技术的核心，本文介绍了多种损失函数，他们的工作位置以及如何在Python中进行编码。 前言 首先想 ...

人工智能中的线性代数：如何理解并更好地应用它？

2019-12-10

作者 | Oleksii Kharkovyna 编译 | 机器之心 线性代数是 AI 专家必须掌握的知识，这已不再是个秘密。如果不掌握应用数学这个领域，你永远就只能是「门外汉」。当然，学习线性代数道阻且长。 ...

机器学习与深度学习核心知识点总结(一)

2019-12-02

作者 | 小小挖掘机 来源 | SIGAI 数学 1.列举常用的最优化方法 梯度下降法 牛顿法， 拟牛顿法 坐标下降法 梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

数据分析最有用的25个 Matplotlib图（一）

2019-11-28

作者 | zsx_yiyiyi 来源 | python大本营 25个Matplotlib图的汇编，在数据分析和可视化中最有用。此列表允许您使用Python的Matplotlib和Seaborn库选择要显示的可视化对象。今天给大家分享前面 ...