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Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数,求解过程可以由最优化算法来完成。在最优化算法中,最常用的就是 梯度上升算法,而 梯度上升算法 又可以简化为 随机梯度上升算法。 随机梯度上升算法与梯度上升算法的效果相当,但占用更少的计算资源。此外,随机梯度上升是一个在线算法

决策树分类器就像带有终止块的流程图,终止块表示分类结果。开始处理数据集时,先需要测量集合中数据的不一致性,也就是熵,然后寻找最优化方案划分数据集,直到数据集中的所有数据属于同一分类。ID3算法可以用来划分标称型数据集,构建决策树时,采用递归的方法将数据集转化为决策树。如果产生过度匹配数据集的问题,可

使用K-近邻算法对四个案例进行建模分析,对其原理,使用的数学公式,建立模型的步骤进行叙述,非常易懂,是学习机器学习中K-近邻算法的好资源