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    機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)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(xí)方法,這個方法要保證同一類的數(shù)據(jù)有相似的特征,如下圖所示: 根據(jù)樣本之間的距離...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹

    原文地址 決策樹是一種機(jī)器學(xué)習(xí)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(diǎn)表示一個屬性上的判斷,每個分支代表一個判斷結(jié)果的...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)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,你要怎么做 四.把...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)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,矩陣求逆的代價會越來越大(時間/空間),而...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)現(xiàn)象的變化往往受到多個因素的影響,例如,家庭消費(fèi)支出,除了受家庭...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)化和歸一化 由于標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化這兩個詞...

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    機(jī)器學(xué)習(xí)之模型建立及評估

    常見的模型評價和在Python中的實(shí)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(jìn)一步訓(xùn)練的; 然后,設(shè)置模型的參數(shù); 接著,通過fit...

  • 機(jī)器學(xué)習(xí)之KNN算法

    一、機(jī)器學(xué)習(xí)基本分類(原文鏈接): ①監(jiān)督學(xué)習(xí)(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)這些樣本做出 預(yù)測, 分有兩類: 回歸...

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