鐵人檔案
什麼是線性判別分析 邏輯回歸的分類算法僅適用於兩分類的問題，假如今天我們面臨的是多類的分類問題，則線性判別分析(LDA)將會是我們首選的線性分類算法。。 LDA...
前言 線性判別分析算法的另一種用途是拿來降維，當用在降維時，LDA有另一個別稱--區別分析特徵萃取(Discriminant Analysis Feature...
什麼是決策樹 決策樹是一種解決分類問題的算法，它是一種樹形結構，所以叫決策樹。 決策樹利用層層推理來實現數據的分類，決策樹的構成可分為： 根節點： 包含全部的...
建構步驟 特徵選擇 特徵選擇決定了使用哪些特徵來做判斷。 在訓練數據集中，每個樣本的屬性可能有很多個，不同屬性的作用有大有小。因而特徵選擇的作用就是篩選出跟分...
典型算法 ID3 算法 ID3 最早提出的決策樹算法，它就是利用信息增益來選擇特徵的。 C4.5 算法 ID3 的改良算法，它不是直接使用信息增益，而...
定義 貝氏分類是一種分類算法的總稱，這類算法均以貝氏定理 為基礎，故統稱貝氏分類。而單純貝氏分類器是貝氏分類中最簡單，也是最常見的一種分類方法。 核心思想 貝氏...
概念 給定一個訓練數據集，對於新的輸入數據，我們從數據集裡找到與新數據最相鄰的k個數據，並且找出k個數據多類屬於某個類，就把新的數據也歸納到該類中。 如上圖所示...
KNN算法三要素 KNN算法我們主要考慮三個重要的要素，對於固定的訓練集，只要這三點確定了，算法的預測方式也就決定了。這三個最終的要素距離度量、 k值的選擇和分...
為什麽選擇Tesorflow？ TensorFlow是由Google開源的深度學習框架，也是目前最受歡迎的深度學習框架。 該框架已經很好的集成了深度學習的各種算...
前言 學tensorflow之前，必須有一些相關的基礎知識，例如： 如何用python編程 矩陣arrays的概念 統計學入門 我自己學習tensorflo...
