t-SNE是一种用于探索高维数据结构的非线性降维技术。它特别适用于高维数据的可视化，因为它能够在低维空间中保留原始高维数据的局部结构。由于这个特性，t-SNE在机器学习和数据分析领域越来越受...

算法解读 多项式回归是回归分析的一种形式，它允许因变量 \(y\) 与自变量 \(x\) 之间的关系模型化为 \(x\) 的 \(n\) 次多项式。多项式回归的标准形式如下:$$y=\beta_0+\beta_1 x+\beta_2 x^2+\b...

主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于减少数据的维度，同时尽量保留原始数据中的方差。PCA在机器学习和数据可视化中有着坚实的地位，因为它可以有效地简化数据，同时保留其核心特征。 1 算法...

逻辑回归算法解读 基本原理: 有了之前线性回归的学习，我们学习逻辑回归是非常简单的，核心就是通过sigmoid函数将线性回归的输出映射到(0,1)区间，表示为概率。简单来说，逻辑回归模型的输出是...

引言 在机器学习和数据分析领域，当数据的维度特别高时，处理和分析数据就会变得尤为困难。这是因为随着维度的增加，数据的稀疏性也会增加，这种现象被称为“维度的诅咒”。为了克服这个挑战，...

引言 基本概念: K-最近邻居（KNN）算法是一种基于实例的学习，它用于分类和回归。在分类中，一个对象的分类由其邻居的“多数投票”决定，即对象被分配到其k个最近邻居中最常见的类别中。 重要性...

神经网络的层级结构 之前的博文中讲解了神经网络算法和深度学习模型，读者们是否有疑问：为什么神经网络模型要有层级结构？深度学习模型为什么需要这么多的隐藏层？ 答案很简单，这是算法分析数...

引言 岭回归: 通过向线性回归中引入L2正则化项防止过拟合。 LASSO回归: 通过向线性回归中引入L1正则化项实现特征选择。 L1正则化与LASSO回归 L1正则化通过在损失函数中添加参数权重的绝对值和的...