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决策树系列0:你需要一棵决策树

关于决策树

决策树是非常流行的一种机器学习算法,基于决策树的集成算法随机森林更是位于机器学习 Top10 的算法之一。决策树之所以备受推崇,很大一个原因是其实现的过程与人类思考问题的方式非常接近,即......

我所理解的SVM(支持向量机)2——核函数的应用

这是 SVM 系列的第二篇,上一篇文章介绍了 SVM 的主要思想以及推导过程,这一篇将会在此基础上介绍核函数(kernel),这也是 SVM 最为重要的部分之一。

接着上一篇文章

大家好,我又回......

从线性回归说起

机器学习要解决的问题,可以分为回归(Regression)和分类(Classification)两种类型,为了解决这些问题,数据科学领域的专家们研究出了很多算法,线性回归很可能是其中最简单的一种,而工......

我所理解的 SVM(支持向量机)- 1

众所周知 SVM 是非常强大的一种分类算法,有着媲美神经网络的分类效果,实现过程却简单得多。这篇文章不会系统地介绍 SVM(因为我并不是线性代数、凸优化等方面的专家),而是以一个学习者的角度描述 SV......

Think Bayes

Think Bayes

贝叶斯定理是统计学中非常重要的一个定理,以贝叶斯定理为基础的统计学派在统计学世界里占据着重要的地位,和概率学派从事件的随机性出发不同,贝叶斯统计学更多地是从观察者的角度出发,......

似然与极大似然估计

Likelihood & Maximum likelihood

似然与概率

在统计学中,似然函数(likelihood function,通常简写为likelihood,似然)是一个非常重......