纯python实现机器学习之kNN算法示例
本篇文章主要介绍了纯python实现机器学习之kNN算法示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，...
机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能
[comment]:#机器学习实战-读书笔记(07)-利用AdaBoost元算法提高分类性能前言最近在看PeterHarrington写的“机器学习实战”，这是我的学习笔记，这次是第7章-利用AdaBoost元算法提高分类性能。核心思想在使用某个特定的算法是，有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错...
机器学习实战 - 读书笔记(11) - 使用Apriori算法进行关联分析
[comment]:#机器学习实战-读书笔记(11)-使用Apriori算法进行关联分析前言最近在看PeterHarrington写的“机器学习实战”，这是我的学习心得，这次是第11章-使用Apriori算法进行关联分析。基本概念关联分析（associationanalysis）或者关联规则学习（a...
机器学习算法整理（一）线性回归与梯度下降 python实现
回归算法以下均为自己看视频做的笔记，自用，侵删！一、线性回归θ是bias(偏置项)线性回归算法代码实现#coding:utf-8get_ipython().run_line_magic('matplotlib','inline')importmatplotlib.pylabaspltimportn...
干货！机器学习中 5 种必知必会的回归算法！
神经网络的强大令人难以置信的，但它们通常用于分类。信号通过神经元层，并被概括为几个类。但是，通过更改最后的激活功能，它们可以非常快速地适应回归模型。
XGBoost是近年来很受追捧的机器学习算法
XGBoost是近年来很受追捧的机器学习算法，由华盛顿大学的陈天奇提出，在国表里的很多大赛中取得很不错的名次，要具体了解该模型，可以移步GitHub，本文介绍其在Widows系统下基于Git的python版本的安置要领。 需要用到三个软件： 假设都已经安置好了Anaconda，建议安置pyt...
【机器学习算法-python实现】矩阵去噪以及归一化
1.背景 项目须要，打算用python实现矩阵的去噪和归一化。用numpy这些数学库没有找到非常理想的函数。所以一怒之下自己用标准库写了一个去噪和归一化的算法，效率有点低，只是还能用，大家假设有须要能够拿去。 （1）去噪算法：依据概率论的知识，假设一组数据服从正态分布，我们设均值是n，方差是v，那...
机器学习03：K近邻算法
本文来自同步博客。P.S.不知道怎么显示数学公式以及排版文章。所以如果觉得文章下面格式乱的话请自行跳转到上述链接。后续我将不再对数学公式进行截图，毕竟行内公式截图的话排版会很乱。看原博客地址会有更好的体验。本文内容介绍机器学习的K近邻算法，用它处理分类问题。分类问题的目标是利用采集到的已经经过分类处...
机器学习 K-均值聚类算法实战(理论+详细的python3代码实现)
一、前言本篇讨论K-means算法的原理、算法流程、K值得确定以及代码实现等等。本文出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：Github地址二、基本理论1.Kmeans聚类算法简介由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。Km...
机器学习之决策树算法
下表为是否适合打垒球的决策表，预测E={天气=晴，温度=适中，湿度=正常，风速=弱}的场合，是否合适中打垒球。 天气 温度 湿度 风速 活动 晴炎热高弱取消晴炎热高强取消阴炎热高弱进行雨适中高弱进行雨寒冷正常弱进行雨寒冷正常强取消阴寒冷正常强进行晴适中高弱取消晴寒冷正常弱进行雨适中正常弱进行晴适中正...
2021年码农应该了解的所有机器学习算法
随着我对机器学习的了解的增加，机器学习算法的数量也在增加！ 本文将介绍数据科学界常用的机器学习算法。
机器学习&深度学习基础（tensorflow版本实现的算法概述0）
tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法，可以直接调用。代码集：https://github.com/ageron/handson-ml监督学习1）决策树（DecisionTree）和随机森林决策树：决策树是一种树形结构，为人们提供决策依据，决策树可以用来回答yes和no问题，它通过树...
机器学习算法讲堂（一） 十分钟入门机器学习算法竞赛
机器学习算法讲堂（一）十分钟入门机器学习算法竞赛比赛地址：https://www.kaggle.com/c/new-york-city-taxi-fare-predictionimportpandasaspdimportnumpyasnp#http://pandas.pydata.org/panda...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。2.算法大致流程为：1）随机选取k个点作为种子点(这k个点不一定...
机器学习算法的调试---梯度检验（Gradient Checking）
梯度检验是一种对求导结果进行数值检验的方法，该方法可以验证求导代码是否正确。1.数学原理 考虑我们想要最小化以 θ 为自变量的目标函数 J(θ)（θ 可以为标量和可以为矢量，在 Numpy 的编程环境下，处理是一样的），迭代梯度更新公式为：可以以sigmoid函数为例，其导数形式为我们可以实现梯度下...
Python机器学习：6.3 使用学习曲线和验证曲线 调试算法
这一节我们学习两个非常有用的诊断方法，可以用来提高算法的表现。他们就是学习曲线(learningcurve)和验证曲线(validationcurve)。学习曲线可以判断学习算法是否过拟合或者欠拟合。使用学习曲线判别偏差和方差问题如果一个模型相对于训练集来说过于复杂，比如参数太多，则模型很可能过拟合...
机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法
1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网...
7种机器学习算法的7个关键点
借助各种库和框架，我们仅需一行代码即可实现机器学习算法。有些更进一步，使您可以立即实现和比较多种算法。在这篇文章中，我将提到有关7种机器学习算法的7个关键点。
【机器学习实战-python3】K-均值聚类算法
本篇的数据和代码参见：https://github.com/stonycat/ML-in-Action一、K-均值聚类算法聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，类似全自动分类。簇内的对象越相似，聚类的效果越好。K-均值聚类是每个类别簇都是采用簇中所含值的均值计算而成。聚类与分类的区别在...