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机器学习入门

本部分文章面向机器学习入门学习者，所有内容都是机器学习中的必学基础内容,通过本栏目可以快速入门机器学习
本栏的内容旨在给初学者梳理一些常见的概念，和一些基础入门算法，例如逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类、K-means、PCA等

学前解惑

入门解惑

数据分析、机器学习与人工智能的区别老饼 2024-06-14

机器学习-需要什么数学基础老饼 2024-06-25

机器学习-需要学习哪些内容老饼 2023-12-30

机器学习-有哪些学习资料老饼 2023-12-12

机器学习-有哪些学习途径老饼 2023-11-25

机器学习-使用什么编程语言老饼 2023-11-25

环境搭建-Anaconda安装老饼 2024-06-29

第一课：初探模型

机器学习初探

【例子】机器学习入门例子老饼 2024-04-03

【提炼】机器学习建模三步骤与模型三要素老饼 2024-04-03

【总结】机器学习初探-入门总结老饼 2023-12-18

线性回归

【原理】线性回归模型原理老饼 2024-06-05

【实例】线性回归实例讲解老饼 2024-04-04

【总结】线性回归总结老饼 2023-12-14

【附件】最小二乘法求解公式及推导老饼 2024-06-05

第二课：逻辑回归与梯度下降

梯度下降法

【原理】梯度下降算法原理老饼 2024-06-05

【实例】梯度下降算法实例与代码老饼 2024-04-04

【讨论】梯度下降算法的意义与优缺点老饼 2024-04-04

逻辑回归

【原理】逻辑回归模型原理介绍老饼 2024-06-05

【实例】逻辑回归算法实现代码与例子老饼 2024-06-05

【总结】逻辑回归总结老饼 2023-12-18

【推导】逻辑回归损失函数推导过程老饼 2024-04-16

【推导】逻辑回归梯度公式推导老饼 2024-06-05

第三课：决策树

决策树

【导读】决策树简介与入门老饼 2024-04-04

【初识】CART决策树模型简介与实例老饼 2024-06-30

【原理】CART决策树构建过程详细讲解老饼 2024-06-30

【原理】CART决策树算法流程与实现老饼 2024-06-30

【原理】CART决策树的剪枝老饼 2024-06-30

【原理】CART回归树老饼 2023-12-19

决策树-附件

【代码】CART决策树代码(自实现) 老饼 2024-06-05

【推导】决策树GINI系数的推导老饼 2024-04-06

第四课：熵与逻辑回归、决策树

信息与熵

【概念】信息量是什么老饼 2024-06-05

【概念】信息熵是什么老饼 2024-06-17

【概念】交叉熵是什么老饼 2024-06-05

【原理】交叉熵损失函数公式推导老饼 2024-09-05

基于熵补充学习逻辑回归

【原理】逻辑回归模型sigmoid推导-基于信息量老饼 2024-09-05

【原理】逻辑回归模型sigmoid推导-基于odds 老饼 2024-09-05

基于熵补充学习决策树

【决策树】决策树ID3算法老饼 2023-12-01

【决策树】决策树C4.5算法老饼 2024-01-12

第五课：其它算法-聚类、分类、降维

k-means聚类

【初识】聚类问题与层次聚类老饼 2024-03-17

【原理】k-means聚类老饼 2024-06-05

【代码】k-means代码Demo 老饼 2023-12-19

朴素贝叶斯分类

【原理】朴素贝叶斯模型原理老饼 2024-03-21

【实例】朴素贝叶斯实例老饼 2024-01-09

【补充】朴素贝叶斯概念补充老饼 2024-03-21

PCA主成份分析

【概念】协方差与变量相关性老饼 2024-03-21

【概念】相关系数及相关系数的意义老饼 2024-06-05

【原理】PCA主成份分析原理老饼 2024-06-29

【代码】PCA的求解及代码老饼 2022-12-10

第六课：综合应用

评估指标

【原理】AUC与ROC曲线老饼 2024-01-11

【原理】AUC计算与ROC曲线绘制老饼 2024-09-13

【经验】AUC多少才有效果老饼 2024-09-13

【原理】KS、KS曲线、KS计算过程老饼 2024-01-10

过拟合

【概念】机器学习中的过拟合是什么老饼 2024-01-12

【原理】正则化与正则项老饼 2024-01-29

【实例】正则化用于逻辑回归的实例讲解老饼 2023-11-10

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