一、定義 Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類(lèi)器(弱分類(lèi)器)，然后把這些弱分類(lèi)器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類(lèi)器（強(qiáng)分類(lèi)器）。 Ada...
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分類(lèi)算法 - adaboost -
回歸算法 - 邏輯回歸一、定義 邏輯回歸（Logistic Regression）是一種用于解決二分類(lèi)（0 or 1）問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于估計(jì)某種事物的可能性。比如某用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)某商品的可能性，某...
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通俗地說(shuō)邏輯回歸【Logistic regression】算法（二）sklearn邏輯回歸實(shí)戰(zhàn)
前情提要： 通俗地說(shuō)邏輯回歸【Logistic regression】算法（一） 邏輯回歸模型原理介紹 上一篇主要介紹了邏輯回歸中，相對(duì)理論化的知識(shí)，這次主要是對(duì)上篇做一點(diǎn)點(diǎn)...
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回歸算法 - 線性回歸一、定義 1、一元線性回歸 線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中回歸分析，來(lái)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴(lài)的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用十分廣泛。其表達(dá)形式為y = w'x+e，e...
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EXCEL小技巧（6） -- 迷你圖當(dāng)想要在數(shù)據(jù)表里面直接展示出數(shù)據(jù)的趨勢(shì)或者漲跌，但是又不需要很大很清晰的圖，就可以采用迷你圖，并且迷你圖是可以根據(jù)數(shù)據(jù)的變動(dòng)實(shí)時(shí)變動(dòng)的，因此也不失為一個(gè)讓數(shù)據(jù)變清晰的辦法哦！...
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聚類(lèi)算法 - EM一、算法簡(jiǎn)介 EM（Expectation-Maximum）算法也稱(chēng)期望最大化算法。EM算法是最常見(jiàn)的隱變量估計(jì)方法，在機(jī)器學(xué)習(xí)中有極為廣泛的用途，例如常被用來(lái)學(xué)習(xí)高斯混合模...
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聚類(lèi)算法 - 凝聚層次聚類(lèi)一、定義 層次聚類(lèi)就是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集按照某種方法進(jìn)行層次分解，直到滿(mǎn)足某種條件為止。按照分類(lèi)原理的不同，可以分為凝聚和分裂兩種方法。 層次聚類(lèi)方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集進(jìn)行層次的分解，...
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聚類(lèi)算法 - DBSCAN
一、定義 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一個(gè)比較有代表性的基于密度的...
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聚類(lèi)算法 - kmeans一、定義 kmeans即k均值算法。k均值聚類(lèi)是最著名的劃分聚類(lèi)算法，由于簡(jiǎn)潔和效率使得他成為所有聚類(lèi)算法中最廣泛使用的。給定一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)集合和需要的聚類(lèi)數(shù)目k，k由用戶(hù)指定，...
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分析方法 - RFM一、簡(jiǎn)介 RFM模型是衡量客戶(hù)價(jià)值和客戶(hù)創(chuàng)利能力的重要工具和手段。在眾多的客戶(hù)關(guān)系管理(CRM)的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。該機(jī)械模型通過(guò)一個(gè)客戶(hù)的近期購(gòu)買(mǎi)行為、...
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EXCEL小技巧（5） -- 填表設(shè)置規(guī)范（數(shù)據(jù)有效性）1、數(shù)據(jù)有效性 當(dāng)你需要設(shè)置一個(gè)填空題問(wèn)卷讓別人填，又不想他們的數(shù)據(jù)格式填得亂七八糟，就可以這么設(shè)置。主要目的是保證數(shù)據(jù)正確。第一步，選擇 第二步，設(shè)置 第三步，驗(yàn)證 接下來(lái)...
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關(guān)聯(lián)分析 - apriori一、簡(jiǎn)介 Apriori算法是第一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，也是最經(jīng)典的算法。它利用逐層搜索的迭代方法找出數(shù)據(jù)庫(kù)中項(xiàng)集的關(guān)系，以形成規(guī)則，其過(guò)程由連接（類(lèi)矩陣運(yùn)算）與剪枝（去掉那些...
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分類(lèi)算法 - KNN一、定義 KNN全稱(chēng)K Near Neighbor，意思是k個(gè)最近的鄰居，即每個(gè)樣本都可以用它最接近的k個(gè)鄰居來(lái)代表。如下圖，在K=1的范圍內(nèi)，目標(biāo)點(diǎn)應(yīng)該標(biāo)為紅色的正方形，在...
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分類(lèi)算法 - 隨機(jī)森林
一、定義 上次我寫(xiě)了決策樹(shù)算法，決策樹(shù)可以解決分類(lèi)問(wèn)題，也有CART算法可以解決回歸問(wèn)題，而隨機(jī)森林也和決策樹(shù)非常類(lèi)似，采用了CART算法來(lái)生成決策樹(shù)，因此既可以解決分類(lèi)問(wèn)題...
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分類(lèi)算法 - SVM算法一、定義 SVM的全稱(chēng)是Support Vector Machine，即支持向量機(jī)，主要用于解決模式識(shí)別領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題，屬于有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的一種。SVM要解決的問(wèn)題可以...
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分類(lèi)算法 - 樸素貝葉斯算法
一、貝葉斯原理 相信很多同學(xué)在高中或者大學(xué)的時(shí)候都學(xué)過(guò)貝葉斯原理，即條件原理。 例題： 現(xiàn)分別有 A、B 兩個(gè)容器，在容器 A 里分別有 7 個(gè)紅球和 3 個(gè)白球，在容器 B...
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回歸與分類(lèi)互相轉(zhuǎn)化問(wèn)題
很多情況下分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題其實(shí)是可以互轉(zhuǎn)的，比如上面寫(xiě)的決策樹(shù)的CART算法，就是可以處理連續(xù)型的分類(lèi)算法。 下面舉??幾個(gè)典型的分類(lèi)問(wèn)題和回歸問(wèn)題的轉(zhuǎn)化例子： （１）只能是...
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分類(lèi)算法 - 決策樹(shù)一、什么是決策樹(shù) 所謂決策樹(shù)，就是一個(gè)類(lèi)似于流程圖的樹(shù)形結(jié)構(gòu)，樹(shù)內(nèi)部的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表的是對(duì)一個(gè)特征的測(cè)試，樹(shù)的分支代表該特征的每一個(gè)測(cè)試結(jié)果，而樹(shù)的每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)類(lèi)別...
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EXCEL小技巧（4） -- 重復(fù)值處理如果有一列數(shù)據(jù)，而你想找出重復(fù)值怎么辦？ ding，有了！選取數(shù)據(jù)區(qū)域 - 開(kāi)始 - 條件格式 - 突出顯示單元格規(guī)則 - 重復(fù)值 效果如下： 如果你不僅僅要找出來(lái)，還想要順...