老孟微信

contact

老孟 QQ

contact
支持向量机（Support Vector Machine）
支持向量机（Support Vector Machine）
机器学习 进行中
2026‑02‑03
告别公式晦涩：朴素贝叶斯通俗讲解 + 拉普拉斯平滑由来 + 案例演示
告别公式晦涩：朴素贝叶斯通俗讲解 + 拉普拉斯平滑由来 + 案例演示
机器学习
2025‑11‑16
拆解 AdaBoost 核心机制：样本权重调整 + 弱分类器加权投票全过程推导
拆解 AdaBoost 核心机制：样本权重调整 + 弱分类器加权投票全过程推导
机器学习
2025‑11‑06
XGBoost 优化思路・公式推导・案例演示 | 训练损失 & 模型复杂度 | 机器学习 + 集成学习
XGBoost 优化思路・公式推导・案例演示 | 训练损失 & 模型复杂度 | 机器学习 + 集成学习
机器学习
2025‑10‑19
梯度提升树（GBDT）公式推导 + 实例拆解 | 预测过程+ 训练过程可视化 | 机器学习 + 集成学习
梯度提升树（GBDT）公式推导 + 实例拆解 | 预测过程+ 训练过程可视化 | 机器学习 + 集成学习
机器学习 热门
2025‑09‑28
最实用无监督聚类算法：DBSCAN 完整讲解，搞定不规则数据集分类任务
最实用无监督聚类算法：DBSCAN 完整讲解，搞定不规则数据集分类任务
机器学习
2025‑09‑23
线性判别分析（LDA）| 分类 + 降维 | 原理 + 案例 | 机器学习必学技能
线性判别分析（LDA）| 分类 + 降维 | 原理 + 案例 | 机器学习必学技能
机器学习
2024‑12‑27
主成分分析（PCA）| 原理剖析 + 代码案例 | 必学数据降维工具
主成分分析（PCA）| 原理剖析 + 代码案例 | 必学数据降维工具
机器学习
2024‑12‑09
高斯混合模型（GMM）| 原理剖析 + 案例讲解 | 基于分布的聚类与建模工具
高斯混合模型（GMM）| 原理剖析 + 案例讲解 | 基于分布的聚类与建模工具
机器学习 推荐
2024‑11‑25
EM 算法通俗讲解：专门用来计算看不见的隐藏数据
EM 算法通俗讲解：专门用来计算看不见的隐藏数据
机器学习
2024‑11‑18
随机森林（Random Forest）| 分类 + 回归 | 原理 + 案例 + 用法 | 机器学习必学算法
随机森林（Random Forest）| 分类 + 回归 | 原理 + 案例 + 用法 | 机器学习必学算法
机器学习 推荐
2024‑09‑23
K 均值聚类（K-means）| 原理 + 用法 + 优化 | 最常用的聚类方法
K 均值聚类（K-means）| 原理 + 用法 + 优化 | 最常用的聚类方法
机器学习
2024‑06‑19
朴素贝叶斯升级版：补集朴素贝叶斯 CNB，专治类别不平衡分类场景
朴素贝叶斯升级版：补集朴素贝叶斯 CNB，专治类别不平衡分类场景
机器学习
2024‑06‑13
决策树 | 分类 + 回归 + 代价复杂度剪枝 | 原理 + 案例 + 用法 | 机器学习必备技能
决策树 | 分类 + 回归 + 代价复杂度剪枝 | 原理 + 案例 + 用法 | 机器学习必备技能
机器学习 热门
2024‑05‑06
准确率骗人千万别只看！二分类 / 多分类 / 多标签性能评估全套知识点梳理
准确率骗人千万别只看！二分类 / 多分类 / 多标签性能评估全套知识点梳理
机器学习
2024‑04‑30

课程筛选

©2026 老孟讲编程 京ICP备2021009384号anbei 冀公网安备13050302001966号