如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋， 常见的机器学习算法：

机器学习领域中的树模型其实就是结合了数据结构中的二叉树来开展机器学习任务的方法。本文所讲解的分类树为CART树中的一种，而CART树是决策树中的一种，其它还有ID3和C4.5。决策树算法是一类常用的机器学习算法，在分类问...

决策树是我本人非常喜欢的机器学习模型，非常直观容易理解，并且和数据结构的结合很紧密。我们学习的门槛也很低，相比于那些动辄一堆公式的模型来说，实在是简单得多。...

“ 上篇内容介绍的是线性回归和逻辑回归模型，输入输出是连续值，分类模型的输出是一个有限集合，本篇介绍决策分类树算法”

流程图用于通过可视媒体阐明决策过程。设计需要对整个系统有完整的了解，因此也需要人的专业知识。问题是：“就流程的复杂性而言，是否可以自动创建流程图以使其设计更快，更便宜且更具可扩展性？” 答案就是决策树！...

机器学习是人工智能的一个分支。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。现...

考虑接下来一段时间会出差在外，现将自己近1个月来学习ML算法的一点成果做以分享，相关源码纯干货版本已上传至GitHub，有需要者可通过"阅读原文"连接自行clone。...

本案例适合作为大数据专业数据科学导引或机器学习实践课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：

导读：XGBoost是一个高效、可扩展的机器学习算法，用于回归和分类（regression and classification），使得XGBoost Gradient Boosting开源包可用。

分类问题就像披着羊皮的狼，看起来天真无害用起来天雷滚滚。比如在建模前你思考过下面的问题么？