通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。...

其实用一下图片能更好的理解LR模型和决策树模型算法的根本区别，我们可以思考一下一个决策问题：是否去相亲，一个女孩的母亲要给这个女海介绍对象。...

随着AI和机器学习的发展，越来越多的决策会交给自动化的机器学习算法来做。但是当我们把一些非常重要的决定交给机器的时候，我们真的放心么？当波音飞机忽略驾驶员的指令，决定义无反顾的冲向大地；当银行系统莫名其妙否决你的...

异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。...

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。

有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。...

决策树是我最喜欢的模型之一，它们非常简单但是很强大。事实上，Kaggle中大多数表现优秀的项目都是XGBoost和一些非常绝妙的特征工程的结合，XGBoost是决策树的一种变体。决策树背后的概念非常简洁明了，下面就用具体案例解释...

逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为 logit 回归，最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下 sklearn 中逻辑回归的接口：...

最近笔者学到了一个新词，叫做“认知折叠”。就是将复杂的事物包装成最简单的样子，让大家不用关心里面的细节就能方便使用。作为数据科学领域从业者，我们所做的事情就是用数学模型来解决实际的商业决策问题，最后包装成客户...

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（包括统计学）来实现这些目标。...