# MLR多种机器学习算法科普
在当今的数据驱动世界中，机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，正得到越来越广泛的应用。本文将介绍多种机器学习算法（MLR），并通过示例代码帮助读者理解这些算法的基本原理和应用场景。
## 1. 什么是机器学习？
机器学习是一种利用算法从数据中学习并做出预测或决策
原创
2024-08-17 06:11:04
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彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离/相似性分数来选择特征。目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。特征集S与类c的相关性由各个特征f i和类c之间的所有互信息值的平均值定义，如下所示： 集合S中所有特征的冗余是特征f i和特征f j之间的所有互信息值的平均值： mRMR标准是上面给出的两种措施的组合，定义
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2023-09-08 10:21:20
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介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-04-29 13:46:08
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我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题，对数学知识要求很高。因此，对于非学术研究专业的程序员，如果希望能入门机器学习，最好的方向还是从实践触发。我了解到Python的生态对入门机器学习很有帮助。因此希望以此作为突破口入门机器学习。我将会记录一个系列的学习与实践记录。记录内容主要参考Youtube中sentdex发布的视频，有兴趣的读者可以自己FQ到油管看一下。下面介绍一下我将如何通过Pyth
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2024-07-03 20:20:28
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目录工作原理python实现算法实战约会对象好感度预测故事背景准备数据：从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器使用算法：构建完整可用的系统手写识别系统准备数据：将图像转换为测试向量测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字小结附录工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集
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2024-01-08 12:54:42
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02-06 LS-PLM思维导图纲要LS-PLM(Large Scale Piece-wise Linear Model，大规模分段线性模型)。这个是本书的最后一例机器学习模型。原因有二：该模型在2012年已经是阿里巴巴主流的推荐模型，2017年才被公之于众；其结构与三层神经网络极其相似。LS-PLM模型的主要结构LS-PLM, 又被称为 MLR( Mixed Logistic Regressio
哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去，寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路：组织数据->挖掘知识->预测未来。组织数据即为设计特征，生成满足特定格式要求的样本，挖掘知识即建模，而预测未来就是对模型的应用。
无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。L
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2021-07-12 10:38:54
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本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。机器学习要学哪些算法？本篇为大家解答此问题。机器学习必学10大算法1. 线性回归在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括
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2023-09-29 09:46:30
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机器学习算法整理 K近邻 算法思想 一个样本与数据集中的k个样本最相似， 如果这k个样本中的大多数属于某一个类别， 则该样本也属于这个类别。 K值减小就意味着整体模型变复杂，分的不清楚，就容易发生过拟合。 流程： 1） 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2） 按距离递增次序排序 3） 选取 ...
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2021-08-13 23:57:00
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根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 1.监督式学习： 2.非监督式学习： 在非监督式学习中，数据并不被特别标识，
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2023-09-24 06:56:49
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机器学习是该行业的一个创新且重要的领域。我们为机器学习程序选择的算法类型，取决于我们想要实现的目标。现在，机器学习有很多算法。因此，如此多的算法，可能对于初学者来说，是相当不堪重负的。今天，我们将简要介绍 10 种最流行的机器学习算法，这样你就可以适应这个激动人心的机器学习世界了！让我们言归正传！1. 线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要
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2023-10-18 23:26:41
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机器学习算法概述人工智能的核心是机器学习，机器学习的核心是算法。 机器学习 定义1：机器学习是智能体通过模拟或实现人类的行为来获取新的知识或技能，重新组织已有的知识 结构，以不断改善自身智能。 定义2：给定任务T、相关的经验E以及关于学习效果的度量P，机器学习就是通过对经验E的学习来优化任务T完成效果的度量P的一个过程。 机器学习与人类学习相似，对已知的经验信息加以提炼，以掌握完成某项任务的
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2024-08-11 16:22:04
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越高，想要在求职者中脱颖而出，起步自然非常重要。 我和小伙伴们一起研讨了 2019 年校招的一些算法面试，有些是亲自经历的，也有伙伴分享的。总结了在所做过的项目中大家应该能牢记于心的点、在机器学习算法、数据结构和代码中出现频率最高的问
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2019-01-16 08:17:00
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一、分类算法（一）贝叶斯 （二）决策树ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT（三）神经网络 （四）
原创
2023-03-22 16:20:53
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深度学习常见算法的介绍好书推荐深度学习算法实践.pdf:http://www.notescloud.top/cloudSearch/detail?id=2355很多人都有误解，以为深度学习比机器学习先进。其实深度学习是机器学习的一个分支。可以理解为具有多层结构的模型。具体的话，深度学习是机器学习中的具有深层结构的神经网络算法，即机器学习>神经网络算法>深度神经网络（深度学习）。
关于深
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2023-06-02 19:50:26
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监督学习KNN K近邻算法def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2
原创
2016-08-01 15:57:28
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http://course.baidu.com/view/04fdc0202f60ddccda38a0b5.htmlhttp://rec-sys.net/forum.php?mod=viewthread&tid=381&extra=http://www.philippe-fournier-viger...
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2015-04-01 16:31:00
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https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
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2022-11-17 05:36:40
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1. 贝叶斯2. 朴素贝叶斯http://blog.csdn.net/amds123/article/details/70173402 分类问题可做如下定义：已知集合和，确定映射规则y = f(x)，使得任意有且仅有一个,使得成立。其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。为什么需要假设特征
原创
2017-07-23 11:58:50
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