前言 从本节开始，我们的机器学习之旅进入了下一个篇章。之前讨论的是回归算法，回归算法主要用于预测数据。而本节讨论的是分类问题，简而言之就是按照规则将数据分类 而要讨论的逻辑回归，虽然名字叫做回归，它...

来源：博客园 2025-09-03 16:30 13

目录数据概念标量 Scalar向量 Vector矩阵 Matrix张量 Tensor小试牛刀小结 数据概念 标量、向量、矩阵、张量 这几个概念是机器学习中数据表示的基础，简单的科普下。 标量 Sca...

来源：博客园 2025-09-03 16:30 14

前言 今天我们来讨论拟合的问题 在之前的篇幅，主要讨论的是线性回归的问题，不管是一元、多元、多项式，本质都是线性回归问题。线性回归在机器学习中属于“监督学习”，也就是使用已有的、预定义的“训练数据”...

来源：博客园 2025-09-01 11:30 51

前言 在之前的讨论中，讨论的都是线性回归，自变量与结果可以通过一条直线来解释。而今天讨论的问题，自变量与结果可能需要曲线来拟合，也就是所谓的 (x^n)，n>=2 开始探索 老规矩，先运行...

来源：博客园 2025-08-25 12:30 39

前言 今天我们来讨论一下回归算法当中的数学实现。本人数学也是渣，大学时期概率论一直挂到清考才勉强通过，+_+ !!，如今勇闯机器学习，硬着头皮重新学习了微积分和线代，也是为了记录自己最近的状态，避免...

来源：博客园 2025-08-22 12:30 28

前言 书接上文，上一小节简单介绍了多元回归的基本原理、使用方式，本小节来实践：qps与cpu、内存、磁盘io、网络io之间的关系 获取数据 参考一元线性回归的获取方式 from flow impor...

来源：博客园 2025-08-20 22:30 34

安装： pip install matplotlib 介绍 Matplotlib 是 Python 中最常用的 2D 绘图库，也可以用来绘制 3D 图形。它提供了一套面向对象（OO）和基于 pyp...

来源：博客园 2025-08-19 09:29 46

前言 之前讨论了一元线性回归，主要是qps与cpu的关系，但是现实中cpu只是系统指标的一部分，还有内存、io、网络等等，本小节就来讨论一下，通过多个系统参数对于qps的影响 算法 多元线性回归，就...

来源：博客园 2025-08-18 11:30 47

前言 书接上文，上一小节简单介绍了一元回归的基本原理、使用方式，作为运维，实践才是最重要的，那本小节就来实践一下我们之前的话题：探索cpu与qps的关系 获取数据 1. cpu数据 由于我的监控数据...

来源：博客园 2025-08-14 12:30 41

前言 在运维职业生涯中，qps是一个绕不开的话题，leader经常在问，我们的qps是多少，系统能不能抗住啊？？？老板在问，我们的qps是多少，有没有降本的空间啊？？？面试的时候，面试官问，你们的q...

来源：博客园 2025-08-11 15:30 23

在机器学习领域，规则学习是一颗独特的明珠--它不像深度学习那样神秘，而是用人类可读的"如果-那么"规则来做出决策。 想象一下医生通过一系列症状判断疾病，或者风控系统根据用户行为拒绝贷款，规则学习的魅...

来源：博客园 2025-06-11 09:30 58

当复杂世界的不确定性遇上图的结构化表达，概率图模型应运而生。 它可以帮助我们理解和建模变量之间的复杂关系。 想象一下，你正在尝试预测明天的天气，你需要考虑温度、湿度、气压等多种因素，这些因素之间存在...

来源：博客园 2025-06-09 12:30 59

在数据处理的世界里，我们常常会遇到这样的问题：数据量太大，存储和传输成本高昂，但又不能丢失重要信息。 这时候，压缩感知（Compressive Sensing，CS）就像一位神奇的“数据魔法师”，能...

来源：博客园 2025-06-08 13:30 53

想象你要做一道美食，面对琳琅满目的食材，优秀的厨师不会把所有原料都扔进锅里，而是会选择最适合的几种。 在机器学习中，特征选择就是这个挑选过程，从原始数据中选择对预测目标最有用的特征（列），就像挑选优...

来源：博客园 2025-06-03 11:30 63

第零章 积分 变上限积分：设积分形式为(boxed{I(x)=int_{v(x)}^{u(x)}f(t,x)text{d}t})，则对(I(x))求导得： [boxed{fr...

来源：博客园 2025-05-26 10:30 53

内容简介 机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，...

来源：博客园 2025-05-04 17:30 66

本篇笔记总结了最基本，同时也是推导比较容易理解的机器学习中线性模型的部分。 许多非线性模型也是在线性模型的基础上做了结构等方面的补充和引入。 本笔记随学习进度的跟进将持续更新：） 基本形式 [f(...

来源：博客园 2025-05-02 19:30 38

在机器学习的广阔领域中，决策树一直是一种备受青睐的算法。它以其直观、易于理解和解释的特点，广泛应用于分类和回归任务。 然而，随着数据复杂性的不断增加，传统决策树的局限性逐渐显现。 本文将深入探讨多变...

来源：博客园 2025-04-15 10:30 66

内容简介 机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域。本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解，作者试图尽可能少地使用...

来源：博客园 2025-04-09 13:30 139

在机器学习的广阔森林中，决策树（Decision Tree）是一棵独特而强大的“智慧树”。 它是一种监督学习算法，既可以用于分类任务，也能用于回归任务，通过树形结构模拟人类决策过程。 这篇文章会带你...

来源：博客园 2025-04-09 12:30 76