Category: 机器学习

在机器学习和计算机视觉任务中，数据量的大小和质量对模型性能至关重要。然而，真实世界的数据集往往是有限的，可能导致模型过拟合或泛化能力不足。数据增强是一种解决这个问题的技术，通过对原始数据进行各种变换和扩充，生成更多样本以丰富训练数据集。

在机器学习和分类问题中，评估模型的性能至关重要。精确率、准确率和召回率是常用的评估指标，用于衡量分类模型的表现和预测结果的质量。

归一化是一种常见的数据预处理方法，用于将不同范围或单位的特征值调整到统一的尺度上。这有助于提高机器学习模型的性能，并确保不同特征对模型的影响权重是均衡的。

本文介绍了一个实战项目，旨在通过支持向量机（SVM）算法实现对鸢尾花和MNIST数据集的分类任务。对scikit-learn（sklearn）库进行了简要介绍，该库提供了丰富的机器学习工具和函数，包括SVM实现。

本文提供了对支持向量机（SVM）在机器学习中的应用进行全面概述。SVM是一种强大且广泛应用的监督学习算法，被广泛用于分类和回归任务。文章介绍了SVM的基本原理和数学背景，包括间隔最大化、核函数和软间隔等概念。

本文介绍了贝叶斯算法的实战，使用了sklearn中的贝叶斯类进行分类，首先使用贝叶斯进行了手写数字的识别，然后通过新闻文本，对新闻进行分类。

本文介绍了机器学习中的贝叶斯算法原理，全概率公式，拉普拉斯平滑

本文是逻辑回归的算法实战，使用了两个项目，使用sklearn中的逻辑回归类，分别识别鸢尾花数据集和手写数字识别

本文讲述了机器学习中的逻辑回归算法，原理以及推理过程；讲述了常见的逻辑回归的激活函数，通俗易懂

本文介绍了线性回归的实战项目，使用了波士顿房价数据集，通俗易懂，使用了两种方式对波士顿房价进行预测，一个是最小二乘法，一个是线性模型