鐵人檔案
不免俗剛跨入小白迴歸/分類/聚類/降維傻傻分不清楚 先賣個關子後面就會跟你解釋只要過關不管什麼樣的題目離職預測/機台瑕疵檢測等等你都不怕自己都知道挑哪種演算法...
演算法如果要懂背後數學邏輯寫出程式碼會到天荒地老 所以我們這裡通過sklearn來快速調用簡單來說10個步驟就可以用Python完成模型建置～～ 引入所需模塊...
決策樹基於樹狀結構的監督式學習算法用於分類和回歸 節點(Node)：決策樹的節點分為兩種類型：內部節點和葉節點。內部節點代表對數據的一次分割，它包含了一個特徵...
決策樹：隨機森林的基礎是多個決策樹的集成。決策樹是一種基於特徵的分類器，它通過一系列的問題來對數據進行分類。隨機性：隨機森林在建立每個決策樹時引入了隨機性，這包...
數據分析和機器學習中常用的降維技術 PCA（主成分分析） 定義：主成分分析（PCA）是一種線性降維技術，找到數據中的主要特徵或主成分，並將數據投影到這些...
邏輯迴歸是分類還是迴歸演算法呢？ 白話來說包含“迴歸”，但實際上它是一個分類算法，而不是回歸算法～對特徵的線性關係也就是二元分類問題敏感分得不錯～～～ 分類...
K-means超級好用～～可以應用於許多領域和數據集～～ K-means 是一種簡單且廣泛使用的聚類（Clustering）算法，目標是將一組數據劃分為 K 個...
終於進到強大的監督式學習算法SVM支持向量機應用於不論分類還是回歸問題～～ 白話說SVM就是在特徵空間中找到一個超平面，這個超平面可以把不同類別的數據分開得最遠...
多元線性回歸是一種用於預測一個或多個自變量對因變量的影響的統計模型在多元線性回歸中，我們假設因變量與多個自變量之間存在線性關系 基本原理：y=β＋β1＊x1＋β...
條件機率的ML變形～～ 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種基於貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類算法。它的“樸素”體現在假設所有特征都是相互獨立的，這意...
