Baggging 框架通过有放回的抽样产生不同的训练集，从而训练具有差异性的弱学习器，然后通过平权投票、多数表决的方式决定预测结果。

集成学习作为机器学习领域的一项重要技术，其重要性不言而喻。它通过将多个学习器（弱学习器）的预测结果进行有效整合，以显著提升整体模型的泛化能力和预测精度。在复杂多变的现实数据环境中，单一学习器往往难以全面捕捉数据...

有的同学可能在大学学习过一门课程叫《数据结构》，里面有一个重要的结构就是“树”，和现实生活中的树一样，树的主要由四部分树根、树干、树枝、树叶组成，今天的决策树也是一种树结构，大家学习的时候可以想象现实生活中的树...

逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的 一种分类模型 ，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛...

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。

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。

上一篇文章我们讲到了解决宝藏排序的三种基本排序方法，这篇文章我们深入探讨一下两种进阶排序：快速排序和归并排序。让我们拿起键盘，一起敲起来吧！...