专注人工智能领域研究

摘要：逻辑回归（Logistic regression）即逻辑模型，属于常见的一种分类算法。本文将从理论介绍开始，搞清楚什么是逻辑回归、回归系数、算法思想、工作原理及其优缺点等。进一步通过两个实际案例深化理解逻辑回归，以及在工程应用进行实现。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导，为了加深理解，采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用，包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后，大家熟悉其原理和实现之后，采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长，采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导，为了加深理解，采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用，包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后，大家熟悉其原理和实现之后，采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长，采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一，其在文本分类方面简单易行，且取得不错的分类效果。所以很受欢迎，对于朴素贝叶斯的学习，本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导，为了加深理解，采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述。然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用，包括创建数据集、数据预处理、词集模型和词袋模型、朴素贝叶斯模型训练和优化等。然后结合复旦大学新闻语料进行朴素贝叶斯的应用。最后，大家熟悉其原理和实现之后，采用机器学习sklearn包进行实现和优化。由于篇幅较长，采用理论理解、案例实现、sklearn优化三个部分进行学习。（本文原创，转载必须注明出处.）

摘要：创建一个自定义个人博客，即可以便于知识的记录，又可以分享知识。然而，诸多技术社区虽有便捷的优点，同时也存在限制性和专业化的问题。自己从头写网站成本较高，故而作者采用github建站，既可以支持markdown文档编写，又可以与github账号打通，便于资料上传保存。仅仅建站完成还是不够美观和功能扩展。这里github结合诸多插件可以实现，本文重点介绍Hexo的配置操作，具体以下实现可以根据需要选择。（本文原创，转载注明出处.）