故事一则某母亲为女儿找相亲对象： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。 女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？...

学习了这么多年，越发感觉自己不会学习，越发的意识到死读书，读死书的套路已经行不通了，于是我想稍微改变一下学习方法，首先总览全局，高屋建瓴，之后再逐一突破！效果如何，从今天开始见证！...

本系列，我们介绍因果推断的经典综述论文《A Survey on Causal Inference》，上一篇ZZ介绍了本篇综述的第三个因果推断方法：“匹配方法“；匹配方法是针对每一个样本，匹配一些合适的近邻来估计反事实结果，核心部分是样本间距离...

对于分类，怎么可以少了贝叶斯学派的理论。万事万物概率看，且看且成长的人生哲理屡试不爽。试想当有人问你某件事是否会发生的时候，你闪动睿智的炯炯目光，轻扇白羽扇，回答到：有百分之八十的概率发生。这格调是不是比直接回答...

本次我们来学习决策树算法的理论基础。决策树，顾名思义，用于决策的树，至于为什么称为树，可能因其模型表现形式类似树的形状吧。决策树基于观测到的数据的概率，直观的建立起决策规则，是一种简单、非线性、符合认知的无参数分...

前面几个小节介绍了 Bagging 集成学习方法。简单来说，Bagging 方式是通过在样本以及特征空间上随机选取样本以及特征的方式来创建诸多差异性的子模型，然后将这些子模型集成在一起。使用 sklearn 实现 Bagging 这种集成...

GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting和Decision Tree分别是什么？...

ID3是Quinlan于1979年提出的，是机器学习中一种广为人知的一个算法，它的提出开创了决策树算法的先河，而且是国际上最早最有影响的决策树方法

决策树分析主要是根据数据的属性建立决策模型。此模型经常被用来解决回归问题和分类问题。常见的算法包括ID3，C4.5，随机森林和CART。其中ID3主要对可选值多的属性具有一定的偏向性；相反，C4.5则主要对可选值少的属性具有一...

提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。...