假设你去随机问很多人一个很复杂的问题，然后把它们的答案合并起来。通常情况下你会发现这个合并的答案比一个专家的答案要好。这就叫做群体智慧。同样的，如果你合并了一组分类器的预测（像分类或者回归），你也会得到一个比单...

和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.

在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱来处理。如果你动手练习过前几章的一些示例，就能惊奇地发现优化回归系统、改进数字图像的分类器、甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是却对它们内部的...

在第一章我们提到过最常用的监督学习任务是回归（用于预测某个值）和分类（预测某个类别）。在第二章我们探索了一个回归任务：预测房价。我们使用了多种算法，诸如线性回归，决策树，和随机森林（这个将会在后面的章节更详细地讨论）。现...

这段时间在弄机器学习的事情，然后看Macbook里面的Python库有点旧，就用pip更新一下。

利用Python机器学习框架scikit-learn，我们自己做一个分类模型，对中文评论信息做情感分析。其中还会介绍中文停用词的处理方法。

苹果人工智能生态系统正逐渐形成，今天我们就借着一个简单的Core ML应用简单窥探一下。

在我以前的一篇文章（https://blog.datadive.net/interpreting-random-forests/）中，我讨论了随机森林如何变成一个「白箱子」，这样每次预测就能被分解为各项特征的贡献和，即预测=偏差+特征 1 贡献+ ... +特征 n 贡献。...

在学习机器学习算法的过程中，我们经常需要数据来验证算法，调试参数。但是找到一组十分合适某种特定算法类型的数据样本却不那么容易。还好numpy, scikit-learn都提供了随机数据生成的功能，我们可以自己生成适合某一种模...

之前在朴素贝叶斯算法原理小结这篇文章中，对朴素贝叶斯分类算法的原理做了一个总结。这里我们就从实战的角度来看朴素贝叶斯类库。重点讲述scikit-learn 朴素贝叶斯类库的使用要点和参数选择。...