机器学习笔记——k-近邻算法(一)(摘抄于《机器学习实战》)
k-近邻算法 k-近邻算法(kNN),它的工作原理是:存在一个样本数 据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征进行比较,然后算法提取样本集中特...
《机器学习实战》学习(一)——k-近邻算法(kNN)
1、k近邻算法的理解 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 可以简单的理解为...
[机器学习实战]K-近邻算法
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输...
机器学习实战笔记之二(k-近邻算法)
优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 一般流程: 收集数据:可以使用任何方法。 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据格式。 分析数据:可以使用任何方法。 训练算法:此步骤不适用于k-近邻算法。 ...
机器学习---实战---K-近邻算法--笔记
参考:机器学习实战 一、概念重梳理 二、使用K-近邻算法改进约会网站的匹配效果关键要点 数据归一化: ...
《机器学习实战》学习笔记(一):K-近邻算法
转载自:http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Sublime text3 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 ...
《机器学习实战》学习笔记 --chapter2 K-近邻算法
kNN算法概述看完kNN算法,其本质就是 找到待预测点和其余已知点的距离,并且对其从小到大进行排序,并且取其前K个点,用这K个点来进行判别。 伪代码如下: 求得待预测点和已知样本点中的特征值的距离: 具体是利用几何中的线性距离来进行判别,即欧几里得距离。 按距离递增进行排序 选取与当前预...
机器学习实战教程(三):决策树实战篇
一、前言 上篇文章机器学习实战教程(二):决策树基础篇_M_Q_T的博客-CSDN博客讲述了机器学习决策树的原理,以及如何选择最优特征作为分类特征。本篇文章将在此基础上进行介绍。主要包括: 决策树构建决策树可视化使用决策树进行分类预测决策树的存储和读取sklearn实战之预测隐形眼睛类型 二、决策...
【Python机器学习】决策树与随机森林的讲解及决策树在决策决策问题中实战(图文解释 附源码)
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 在生活中人们经常应用决策树的思想来做决定 分类的建模过程与上面做决定的过程相反,事先不知道人们的决策思路,需要通过人们已经做出的大量决定来“揣摩”出其决策思路,也就是通过大量数据来归纳道理。 当影响决策的因素较少时,人们可以直观地从训练样本中推...
机器学习实战-数据探索(缺失值处理)
2017.09.10 09:06* 字数 1753 阅读 315 评论 1 喜欢 4 接着上一篇:《机器学习实战-数据探索》介绍,机器学习更多内容可以关注github项目:machine learning《机器学习实战-数据探索》介绍了1...
Python3《机器学习实战》学习笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器
转载请注明作者和出处: http://blog.csdn.net/c406495762 运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Sublime text3 一 前言 二 朴素贝叶斯理论 贝叶斯决策理论 条件概...
机器学习实战 决策树
这段时间太忙了,一直上课,作业也多,没来得及更新,早就打完的代码,一直没放上来,不行,以后一定要保持这个好习惯!! 今天讲下决策树,决策树也算是机器学习里面十分经典的算法了,最近参加数据挖掘比赛,发现基于决策树被广泛使用呀,像xgboost lightgbm gbdt等等,大放异彩,不过很多人都只会...
机器学习-决策树实战应用
决策树在线文档:https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 安装Graphviz : http://www.graphviz.org/ 1.下载 2.安装:双击 3.创建桌面快捷方式 安装目录\bin文件夹\:找到g...
代码注释:机器学习实战第3章 决策树
写在开头的话:在学习《机器学习实战》的过程中发现书中很多代码并没有注释,这对新入门的同学是一个挑战,特此贴出我对代码做出的注释,仅供参考,欢迎指正。 1、trees.py #coding:gbkfrom math import logimport operator#作用:建立数据集#输出:数据集,...
机器学习实战笔记3(决策树与随机森林)
决策树的优势就在于数据形式非常容易理解,而kNN的最大缺点就是无法给出数据的内在含义。 1:简单概念描述 决策树的类型有很多,有CART、ID3和C4.5等,其中CART是基于基尼不纯度(Gini)的,这里不做详解,而ID3和C4.5都是基于信息熵的,它们两个得到的结果都是一样的,本次...
《机器学习实战》笔记之三——决策树的构造
第三章 决策树的构造 决策树简介 在数据集中度量一致性 使用递归构造决策树 使用Matplotlib绘制树形图 决策树主要优势:数据形式非常容易理解。 优点: 计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征。 缺点: 可能会产生过度匹配...
《机器学习实战》笔记之三——决策树的构造
第三章 决策树的构造 决策树简介 在数据集中度量一致性 使用递归构造决策树 使用Matplotlib绘制树形图 决策树主要优势:数据形式非常容易理解。 优点: 计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征。 缺点: 可能会产生过度匹配...
机器学习实战读书笔记-决策树
决策树以下是需要的一些子函数# 计算给定数据集的香农熵def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) #得到行数 labeXCounts = {}for featVec in dataSet: currentLa...
《机器学习实战》学习笔记-[3]-决策树_2_构建测试决策树
构建决策树 利用以上模块基于最好的属性划分数据集,每个数据集上再次最优划分,以次递归 递归的结束条件,遍历完所有的数据集属性,或者每个分支下的所有实例都有相同的分类; 或者特征使用完仍然不能唯一分类数据,采用多数表决的方式选择该数据块的分类标签 代码:gitHub from math im...
《机器学习实战》菜鸟学习笔记(四)决策树
什么是决策树呢? 决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 文绉绉的文字总是既拗口又难懂,其实只需要一张图就可以看清决策树的本质。 说白了,就是每次选取一个特征值,直到到达叶子节点完成决策过程。 这里面涉及到一个问题,也是决策树的一个必须解决的问题:特征位置如何选...