新闻中心 
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08-01“机器学习”系列之Perceptron（感知机）感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面...
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07-24“机器学习”系列之Logistic Regression (逻辑回归)本文介绍逻辑回归，这是一种分类算法。它通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到[0,1]，以概率形式分类。损失函数为对数似然函数，用随机梯度下降或牛顿法优化。...
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07-22“机器学习”系列之SVM（支持向量机）支持向量机（SVM）是监督式学习模型，核心是将输入空间映射到高维特征空间再分类，本质为线性分类器。其通过最大化间隔（Margin）提升容错性，间隔由支持向量确定...
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07-22“机器学习”系列之决策树本文介绍决策树的ID3、C4.5和CART三种生成算法。ID3以信息增益划分，有过拟合等缺点；C4.5用信息增益率，改进了缺失值处理等；CART为二叉树，用基尼...
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