- 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项... 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项...
- 在线性回归模型中，我们实际上是建立了一个模型来拟合自变量和因变量之间的线性关系，但是在某些时候，我们要做的可能是一个分类模型，那么这里就可能用到线性回归模型的变种 —— 逻辑回归，本节我们就逻辑回归来做一个详细的说明。 实例引入 我们还是以上一节的例子为例，张三、李四、王五、赵六都要贷款了，贷款时银行调查了他们的月薪和住房面积等因素，两个因素决定了贷款款项是否可以立即到账，... 在线性回归模型中，我们实际上是建立了一个模型来拟合自变量和因变量之间的线性关系，但是在某些时候，我们要做的可能是一个分类模型，那么这里就可能用到线性回归模型的变种 —— 逻辑回归，本节我们就逻辑回归来做一个详细的说明。 实例引入 我们还是以上一节的例子为例，张三、李四、王五、赵六都要贷款了，贷款时银行调查了他们的月薪和住房面积等因素，两个因素决定了贷款款项是否可以立即到账，...
- 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于20世纪60年代。最近，arXiv上的一篇论文简要介绍了解释机器学习(IML)领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，“可解释性”通常是一个决定因素。... 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于20世纪60年代。最近，arXiv上的一篇论文简要介绍了解释机器学习(IML)领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，“可解释性”通常是一个决定因素。...
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- 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归，适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如，一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归，但却是基于根据回归的分类，将因变量分为两类。 如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信... 分类问题 分类是一种基于一个或多个自变量确定因变量所属类别的技术。 分类用于预测离散响应 逻辑回归 逻辑回归类似于线性回归，适用于因变量不是一个数值字的情况 (例如，一个“是/否”的响应)。它虽然被称为回归，但却是基于根据回归的分类，将因变量分为两类。 如上所述，逻辑回归用于预测二分类的输出。例如，如果信用卡公司构建一个模型来决定是否通过向客户的发行信...
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