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机器学习-自实现-模型
学前解说
1.1.学前解说
【前言】sklearn原理-学前解说
一、线性模型
2.1.线性回归
【原理】线性回归模型-基本原理
【代码】线性回归模型-简单例子
【代码】线性回归模型-代码复现
【附件】最小二乘法-公式与推导
2.2.岭回归
【原理】岭回归(Ridge)-基本原理
【流程】岭回归(Ridge)-算法流程
【推导】岭回归(Ridge)-阈值公式
【代码】岭回归(Ridge)-简单例子
【代码】岭回归(Ridge)-代码复现
2.3.Lasso回归
【原理】Lasso回归模型-快速理解
【流程】Lasso回归模型-训练流程
【推导】Lasso回归模型-驻点公式
【代码】Lasso回归模型-简单例子
【代码】Lasso回归模型-代码复现
二、逻辑回归
3.1.逻辑回归-原理
【模型】逻辑回归-模型简单- 介绍
【训练】逻辑回归-牛顿法训练(上)
【训练】逻辑回归-牛顿法训练(下)
【流程】逻辑回归-算法流程(牛顿)
【推导】逻辑回归- 一二阶导-推导
3.2.逻辑回归-附件
【附件】牛顿优化算法-原理与推导
【附件】加权最小二乘法-公式推导
【附件】最小二乘法--结合QR分解
3.3.逻辑回归-代码
【代码】逻辑回归-自实现(matlab)
【代码】逻辑回归-自实现(python)
三、决策树
4.1.CART决策树-模型原理
【介绍】Cart决策树-模型基本介绍
【模型】Cart分类树-构建过程详解
【实现】Cart分类树-算法实现分析
【推导】GiNi基尼系数-公式的推导
【原理】Cart决策树-特征权重计算
4.2.CART决策树-剪枝原理
【介绍】CCP剪枝算法- 介绍与使用
【原理】CCP剪枝路径- 原理与计算
【代码】CCP剪枝路径- 自实现代码
4.3.CART决策树-代码实现
【代码】cart简单代码例子-matlab
【代码】cart自实现的代码-matlab
【代码】cart自实现的代码-python
四、集成学习
5.1.随机森林
【原理】集成算法之-Bagging集成
【原理】随机森林RF-模型基本原理
【原理】随机森林RF-袋外错误obb
【原理】随机森林RF-特征权重计算
【代码】随机森林RF-简单代码例子
【代码】随机森林RF-自实现的代码
5.2.AdaBoost
【模型】AdaBoost--模型基本介绍
【训练】Adaboost--训练方法详解
【流程】Adaboost--具体算法流程
【推导】Adaboost--相关公式推导
【代码】Adaboost--简单代码例子
【代码】Adaboost--自实现的代码
5.3.GBDT
【模型】GBDT模型--基本原理介绍
【训练】GBDT模型--详细训练方法
【流程】GBDT模型--具体算法流程
【推导】GBDT模型--相关公式推导
【代码】GBDT模型--简单代码例子
【代码】GBDT模型--自实现的代码
老饼讲解:一步一步上手学习
【附件】加权最小二乘法-公式推导
作者 : 老饼
发表日期 : 2026-01-07 08:25:41
更新日期 : 2026-05-22 01:08:06
老饼讲解-简单易懂,干货满满,爽过嗦螺!
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