KNN算法原理 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别。 KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照， ...
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2019-08-16 00:52:58
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主成分分析法 [TOC] 主成分分析法：(Principle Component Analysis, PCA)，是一个非监督机器学习算法，主要用于数据降维，通过降维，可以发现便于人们理解的特征，其他应用：可视化和去噪等。 一、主成分分析的理解 ? 先假设用数据的两个特征画出散点图，如果我们只保留特征 ...
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2019-08-10 14:12:24
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同步容器类 Vector和ArayList： ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删 ...
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2019-08-10 09:45:44
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概念 在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为“ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了。 降维方法有很多，而 ...
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2019-08-06 21:25:15
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1、k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法，它含有训练基础数据集，但是是一种没有模型的算法，为了将其和其他算法进行统一，我们把它的训练数据集当做它的模型本身。2、在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下（利用实际例子举例如下）：#1导入相应的数据可视化模块import n ...
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2019-08-03 14:41:23
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(1)涉及到的算法 1.监督学习：线性回归，逻辑回归，神经网络，SVM。 线性回归（下面第三行x0(i)其实是1，可以去掉） 逻辑回归 神经网络（写出前向传播即可，反向框架会自动计算） SVM 2.非监督学习：聚类算法(K-mean),降维(PCA) K-mean PCA 3.异常检测 4.推荐系统 ...
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2019-08-02 20:16:08
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这是一种怎样的精神，貌似他们玩得很开心 写作计划2019-07-3122:51:29： ...
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2019-08-01 00:21:51
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命令行如下：cd /ifs/data/Isilon_Support/mkdir $(date +%m%d%Y)isi_for_array 'for i in `ifconfig | grep -B2 ether | grep flags | cut -d: -f1` ; do tcpdump -i ... ...
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2019-07-30 11:03:42
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K临近分类是一种监督式的分类方法，首先根据已标记的数据对模型进行训练，根据模型对新的数据点进行预测，预测新数据的标签（label），也就是该数据所属的分类。 一，KNeighborsClassifier函数 使用KNeighborsClassifier创建K临近分类器： 参数注释： 1，n_neig ...
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2019-07-28 19:37:49
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