很多教程在介绍Python开发环境搭建的时候，总是要先安装Python、配置环境变量，然后再安装Python开发集成环境。看上去简单的几步工作，对于初学者来说着实不易。...

机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些...

在这里，可以将样本绘制在下方（请注意，第一个变量在上方的y轴上，在下方的x轴上），蓝色点   等于1，红色点等于0，

决策树是一种基于监督的分类问题，主要将问题的条件构造为树的结构，依据判断划分数据集.decision tree 是一个流程图的树结构，其中，每一个内部结点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出 决策树的算法就是一个...

特征工程对于模型的执行非常重要，即使是具有强大功能的简单模型也可以胜过复杂的算法。实际上，特征工程被认为是决定预测模型成功或失败的最重要因素。特征工程真正归结为机器学习中的人为因素。通过人类的直觉和创造力...

说完了感知机的事儿。我们这次来聊聊决策树，决策树是一种可解释性好、对各种非线性情况适应性强的方法。

在机器学习这个层面，将所要处理的数据看做是树的根，相应的选取数据的特征作为一个个节点（决策点），每次选取一个节点将数据集分为不同的数据子集，可以看成对树进行分支，这里体现出了决策，直到最后无法可分停止，也就是分支上的数...

采取大量单独不完美的模型，他们的一次性错误可能不会由其他人做出。如果我们对所有这些模型的结果进行平均，我们有时可以从它们的组合中找到比任何单个部分更好的模型。这就是整体模型的工作方式，他们培养了许多不同的模...

RevoScaleR中的rxDTree函数使用基于分类的递归分区算法来拟合基于树的模型得到的模型类似于推荐的ř包rpart包产生的模型支持分类型树和回归型树。; 与rpart包一样，差异由响应变量的性质决定：因子响应生成分类树; 数字...

线性回归：进行直线或曲线拟合，一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机，可能求解不出来，也可能计算量太大...