什么是SVM? SVM 是一类强大的用于分类和回归问题的监督学习算法。 在分类方面，SVM 可以被视为最大间隔线性分类器。 SVM 使用的目标明确鼓励低样本外误差（良好的泛化性能）。 通过最大化类的超...

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...

反向传播算法 梯度下降和反向传播是神经网络训练过程中两个非常重要的概念，它们密切相关。梯度下降是一种常用的优化算法，它的目标是找到一个函数的最小值或最大值。在神经网络中，梯度下降算...

算法引言 决策树是一种非常直观的机器学习算法，它模仿了我们日常生活中的决策过程。想象一下，你要决定周末去哪里玩，这个决定可能会基于一系列问题：天气怎么样？交通方便吗？费用多少？根据...

1. K均值（K-Means） 计算效率高，适合大数据集。 结果易于解释。 缺点： 需要预先设定聚类数量 K。 对异常值敏感。 假设聚类为凸形且各向同性，可能不适用于复杂形状的数据分布。 初始中心点的...

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...

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...