随机森林是由很多个决策树组成的，首先要建立Bootstrap数据集，即从原始的数据中有放回地随机选取一些，作为新的数据集，新数据集中会存在重复的数据，然后对每个数据集构造一个决策树，但是不是直接用所有的特征来建造决策树，而是对于每一步，都从中随机的选择一些特征，来构造决策树，这样我们就构建了多个决策树，组成随机森林，把数据输入各个决策树中，看一看每个决策树的判断结果，统计一下所有决策树的预测结果，Bagging整合结果，得到最终输出。
那么，随机森林中如何处理缺失值呢？根据随机森林创建和训练的特点，随机
阅读全文 → 2023-02-17
机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位等。
一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化。
为什么要归一化呢？很多同学并未搞清楚，维基百科给出的解释：1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。
阅读全文 → 2023-02-17
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译为期望最大化算法），是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。
阅读全文 → 2023-02-16
因为它假定所有的特征在数据集中的作用是同样重要和独立的。正如我们所知，这个假设在现实世界中是很不真实的，因此，说朴素贝叶斯真的很“朴素”。
朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model)的朴素(Naive)的含义是"很简单很天真"地假设样本特征彼此独立. 这个假设现实中基本上不存在, 但特征相关性很小的实际情况还是很多的, 所以这个模型仍然能够工作得很好。
阅读全文 → 2023-02-16
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。
比如在实际工作中，我们可能会遇到如下问题：
预测一个用户是否点击特定的商品
判断用户的性别
预测用户是否会购买给定的品类
判断一条评论是正面的还是负面的
这些都可以看做是分类问题，更准确地，都可以看做是二分类问题。要解决这些问题，通常会用到一些已有的分类算法，比如逻辑回归，或者支持向量机。它们都属于有监督的学习，因此在使用这些算法之前，必须要先收集一批标注好的数据作为训练
阅读全文 → 2023-02-16
L1范数（L1 norm）是指向量中各个元素绝对值之和，也有个美称叫“稀疏规则算子”（Lasso regularization）。
比如 向量A=[1，-1，3]， 那么A的L1范数为 |1|+|-1|+|3|.
简单总结一下就是：
L1范数: 为x向量各个元素绝对值之和。
L2范数: 为x向量各个元素平方和的1/2次方，L2范数又称Euclidean范数或者Frobenius范数
Lp范数: 为x向量各个元素绝对值p次方和的1/p次方
阅读全文 → 2023-02-16
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