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機器學(xué)習之kmeans聚類原文地址 一、聚類思想 所謂聚類算法是指將一堆沒有標簽的數(shù)據(jù)自動劃分成幾類的方法，屬于無監(jiān)督學(xué)習方法，這個方法要保證同一類的數(shù)據(jù)有相似的特征，如...
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機器學(xué)習之決策樹原文地址 決策樹是一種機器學(xué)習的方法。決策樹的生成算法有ID3, C4.5和C5.0等。決策樹是一種樹形結(jié)構(gòu)，其中每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的判...
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機器學(xué)習之邏輯回歸
本文將通過以下幾部分來講解邏輯回歸: 一.分類和回歸任務(wù)的區(qū)別 二.邏輯回歸不是回歸 三.如果是你,你...
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機器學(xué)習之梯度下降
上一章中有提到利用解析解求解多元線性回歸,雖然看起來很方便,但是在解析解求解的過程中會涉及到矩陣求逆的步驟.隨著維度的增多,矩陣求逆的代...
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機器學(xué)習之回歸原文地址 多元線性回歸概念原文鏈接： ??在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。社會經(jīng)濟現(xiàn)象的變化往往受到多個因素的影響，...
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機器學(xué)習之特征預(yù)處理
這里要討論特征預(yù)處理的相關(guān)問題。主要包括特征的歸一化和標準化，異常特征樣本清洗與樣本數(shù)據(jù)不平衡問題的處理。(原文地址) 1. 特征的標準化和歸一...
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機器學(xué)習之模型建立及評估常見的模型評價和在Python中的實現(xiàn) python數(shù)據(jù)挖掘建模中， 第一個步驟是建立一個對象，這個對象是空白的，需要進一步訓(xùn)練的； 然后，設(shè)置...
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機器學(xué)習之KNN算法
一、機器學(xué)習基本分類(原文鏈接)： ①監(jiān)督學(xué)習（Supervised learning） 數(shù)據(jù)集中的每個樣本有相應(yīng)的“正確答案”， 根據(jù)這些樣本...