线性回归模型
线性回归属于统计学习中的经典回归模型，通常用于发现变量间的线性关系或对连续型变量值进行预测。通常所说的线性回归一般指最小二乘回归，即将最小化均方损失函数作为模型拟合的目标，此类问题也称最小二乘问题。
主成分分析PCA降维方法
主成分分析(principal component analysis)是无监督学习方法中一种常用于数据降维的方法。它通过正交线性变换把原始数据变换到新的坐标空间中，并保留少数几个方差最大的正交(不相关)坐标维度作为主成分…
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件判别系统
本文我们使用朴素贝叶斯方法用Python实现一个相对简单的英文垃圾邮件分类判别系统，借助文中提供的小型带标签邮件数据集完成对模型的训练与测试。
数据可视化与Z-Test假设检验方法
本文使用Python数学绘图库matplotlib针对“2011年英格兰各地区的人口普查结果”数据集进行可视化探索。依据绘制出的图表设定合理的假设，并采用Z检验方法对假设进行检验论证。
象甲——使用MFC多线程编程加速运算
MFC多线程技术加速象甲的运算。
基于MFC的象棋AI程序——象甲
下载👉程序👉工程源文件 编译环境：visual studio 2019 Enterprise 寒假里花费不短的时间开发了一款中国象棋ai程序，开发这个程序完全是基于兴趣（自己的棋艺很差，想让电脑实现一些我做不到的事情）。…
K-Means K均值聚类算法
k均值聚类将样本集合划分为k个类，每个样本到其所属类的中心的距离最小。 其大致算法流程如下： 随机选择k个样本点作为k个类的初始聚类中心； 将每个样本分配到距离最近的中心的类中； 按照每个类内样本点的均值计算新的中心； …
层次聚类算法之聚合聚类
层次聚类是一种无监督学习中的聚类方法，它将样本聚合到层次化的类中。层次聚类又可以分为聚合聚类（自下而上）和分裂聚类（自上而下）两种，本文主要讨论聚合聚类。 聚合聚类开始时将每个样本分到一个类，之后将相距最近的两类合并，重…
决策树的CART算法
CART名为分类与回归树，顾名思义生成的决策树既可以用于分类，也可以用于回归，这里主要讨论分类树。 决策树的CART算法大体上的框架与ID3/C4.5相似，最大的区别在于CART生成的是一棵二叉树，而ID3/C4.5的子…
决策树的ID3/C4.5算法
决策树是一种树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。 经典的决策树生成方法有ID3和C4.5算法，二者的生成过程大致相同，区别仅在于使用的对特征分类能力的评价标准不同。 ID3算法使用信息增益评估特征。…