采用的单个基分类器的分类算法 采用了四个算法，主要看哪些算法的结果好，运算快便使用。神经网络很慢。。。。。跑了好多小时。 最终评价指标 ...
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2016-09-24 20:23:58
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KNN分类算法，是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。 KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样 ...
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2016-09-17 23:21:27
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在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数，有诸多的不理解，记录下来此函数的用法。 函数原型：numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数，A可以是：array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类 ...
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2016-09-17 19:22:50
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绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还是蓝色四方形？如果K=3，由于红色三角形所占比例为2/3，绿色圆将被赋予红色三角形那个类，如果K=5，由于蓝色四方形比例为3/5，因此绿色圆被赋予蓝色四方形类，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， ...
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2016-09-14 18:54:13
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# algorithm:K-NN(最近邻分类算法)# author:Kermit.L# time: 2016-8-7 # from numpy import *import operatorimport matplotlib.pyplot as plt def creatDataSet(): gro ...
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2016-09-13 10:10:14
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逻辑回归算法相信很多人都很熟悉，也算是我比较熟悉的算法之一了，毕业论文当时的项目就是用的这个算法。这个算法可能不想随机森林、SVM、神经网络、GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子，可是绝对不能小看这个算法，因为它有几个优点是那几个算法无法达到的，一是逻辑回归的算法已经比较成熟，预测较为准确；二是 ...
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2016-09-12 19:08:47
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4.1、摘要 在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算 ...
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2016-08-31 00:34:46
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算法时间复杂度的计算 [整理]博客分类： 算法学习时间复杂度算法 基本的计算步骤 时间复杂度的定义 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，T(n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同... ...
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2016-08-28 12:37:50
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本文旨在用最短的文章，最通俗的描述，让读者迅速掌握决策树究竟是什么？干什么？怎么用？三大问题。只需要您注意力集中25分钟。 1.明白概念： a)决策树是一种分类算法，通过训练数据集构建决策树，可以高效的对未知的数据进行分类，主要是用来做预测 b)决策树是一种树状结构，它的每个叶节点对应着一个分类，非 ...
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2016-08-27 23:25:41
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需要提前说明的是，我们这里只讨论二值分类器。对于分类器，或者说分类算法，评价指标主要有accuracy，precision，recall，F-score，以及我们今天要讨论的ROC和AUC。下图是一个...
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2016-08-25 21:19:05
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