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模型与算法

本部分文章讲解机器学习中常用的模型、评估指标和相关建模措施，快速上手机器学习模型
其中，模型包括线性回归、逻辑回归、决策树、SVM、集成算法等等，评估指标包括AUC、KS等

分类回归模型

线性模型

【模型】一篇入门之-线性回归模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-岭回归模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-Lasso回归模型老饼 2024-10-17

常用二分类模型

【模型】一篇入门之-逻辑回归模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-决策树与CART决策树老饼 2024-10-17

集成学习模型

【模型】一篇入门之-随机森林集成算法老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-AdaBoost集成算法老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-GBDT集成算法老饼 2024-10-17

其它常见模型

【模型】一篇入门之-朴素贝叶斯模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-感知机二分类模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-SVM支持向量机模型老饼 2024-10-17

【模型】一篇入门之-决策树ID3算法老饼 2024-10-05

【模型】一篇入门之-决策树C4.5算法老饼 2024-10-05

过拟合与预防过拟合

过拟合介绍

【概念】一篇入门之-什么是过拟合老饼 2024-10-05

【方法】一篇入门之-如何预防过拟合老饼 2024-10-14

预防过拟合的措施

【方法】一篇入门之-正则化与正则项老饼 2024-10-06

【方法】一篇入门之-K-Fold交叉验证与参数网格搜索老饼 2024-10-06

【方法】一篇入门之-什么是逐步回归建模老饼 2024-10-06

【方法】一篇入门之-Bagging集成算法是什么老饼 2024-10-08

基本概念与评估指标

信息与熵

【算法】一篇入门之-信息量是什么老饼 2024-10-17

【算法】一篇入门之-信息熵是什么老饼 2024-10-05

【算法】一篇入门之-交叉熵是什么老饼 2024-10-05

【算法】一篇入门之-KL散度是什么老饼 2024-10-05

评估指标

【算法】一篇入门之-AUC与ROC曲线是什么老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-KS与KS曲线是什么老饼 2024-10-05

【算法】一篇入门之-二分类指标TPR、TNR、FPR、FNR与F1 Score等老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-混淆矩阵是什么老饼 2024-10-06

求解与优化算法

精确求解

【算法】一篇入门之-最小二乘法-原理与推导老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-最小二乘法与QR分解老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-广义特征值问题与求解方法老饼 2024-10-06

优化算法

【算法】一篇入门之-梯度下降算法老饼 2024-10-10

【算法】一篇入门之-动量梯度下降法老饼 2024-10-07

【算法】一篇入门之-自适应梯度下降法老饼 2024-10-07

【算法】一篇入门之-牛顿法老饼 2024-10-06

【算法】一篇入门之-坐标下降法老饼 2024-10-09

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