批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新。

一个人 被困在山上，需要从山上下来 (i.e. 找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低。

线性回归(Linear regression)是利用 回归方程(函数) 对 一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间 关系进行建模的一种分析方式。

掌握分类模型评估方法对于数据科学家和机器学习工程师至关重要。它不仅帮助验证模型的有效性，还能指导模型优化方向，确保模型在实际应用中表现优异。通过精确率、召回率等指标，可以全面评估模型性能，识别误分类的类别，从而...

K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法作为一种基础且广泛应用的机器学习技术，其API的重要性不言而喻。它提供了快速、直接的方式来执行基于实例的学习，通过查找与待分类样本最邻近的K个样本，并基于这些邻近样本的类别来预...

机器学习算法中，经常需要 判断两个样本之间是否相似 ，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是 将相似的判断转换成距离的计算 ，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。所以度量距离是很多算法中的关键...

朋友们大家好，让我们一起踏入机器学习的奇妙世界，先来聊聊一位特别“邻近”的朋友——KNN算法。想象一下，当你在陌生的城市找餐馆，可能会问附近的朋友：“嘿，你们常去哪家吃？”KNN算法就像这样，它找“最邻近”的样本朋友来帮你...

在回顾机器学习三要素之前，我们先简单了解一下处理一个机器学习任务需要有那些步骤或流程。

在数据如潮的时代，机器学习分类如同一位贴心的向导，引领我们穿梭于信息的海洋。它让数据变得有序，让生活更加智能。从医疗诊断到日常购物，从智能助手到情感分析，分类技术无处不在，温暖着我们的日常。尽管路途偶有挑战，但正是...