作者：王佳鑫审校：陈之炎本文约4800字，建议阅读15分钟本文带你了解决策树是如何工作的。决策树的基础概念决策树(Decision Tree)是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状...

监督学习：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。 非监督学习：直接对输入数据集进行建模，例如聚类。...

要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。

两本书，《语音信号处理》赵力编和《语音信号处理》韩纪庆编。强烈推荐韩纪庆版本，知识点很全面，可以作为语音识别的入门中文书籍，章节很也短，很快就入门了。...

机器学习模型通常分为有监督和无监督学习算法。当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰...

一、随机森林算法的基本思想   随机森林的出现主要是为了解单一决策树可能出现的很大误差和overfitting的问题。这个算法的核心思想就是将多个不同的决策树进行组合，利用这种组合降低单一决策树有可能带来的片面性...

来源：DeepHub IMBA本文约6000字，建议阅读10+分钟本文以简单的数据集为例，为你讲解AdaBoost算法的工作原理。AdaBoost 是集成学习中的一个常见的算法，它模仿“群体智慧”的原理：将单独表现不佳的模型组合起来可以形成一个强...

来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。一、描述统计描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述...

本文对文本分类中的常用算法进行了小结，比较它们之间的优劣，为算法的选择提供依据。

——以下是抛砖引玉。 观其大略，而后深入细节，一开始扎进公式反正我是觉得效率不高，还容易打消人的积极性。