机器学习是实现人工智能的一种途径,它和数据开掘有一定的相似性,也是一门多领域交叉学科,触及概率论、核算学、逼近论、凸剖析、核算复杂性理论等多门学科。对比于数据开掘从大数据之间找互相特性而言,机器学习愈加注重算法的设计,让核算机可以白动地从数据中“学习”规则,并利用规则对不知道数据进行猜测。因为学习算 ...
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2019-05-22 12:38:51
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1.分类与预测的概述 分类与预测是机器学习中有监督学习任务的代表。一般认为:广义的预 测任务中,要求估计连续型预测值时,是“回归”任务;要求判断因变 量属于哪个类别时,是“分类”任务。 2.打趴下 回归分析 板凳 线性回归 洛奇逻辑回归求解 算法实现 3.决策树 概述 算法分类 4,nuname 练 ...
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2019-05-18 13:45:01
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有监督学习--简单线性回归模型(最小二乘法代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.定义模型拟合函数4.测试:运行最小二乘算法,计算 w 和 b5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型(最小二乘法代码实现) 0.引入依赖 import num ...
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2019-05-18 09:58:21
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有监督学习--简单线性回归模型(梯度下降法代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.定义模型的超参数4.定义核心梯度下降模型函数5.测试:运行梯度下降算法,计算最优的 w 和 b6.画出拟合曲线7.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型(梯度下降法代码实现) ...
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2019-05-18 09:35:15
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有监督学习--分类模型--K 近邻(kNN)0.引入依赖1.数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试 有监督学习--分类模型--K 近邻(kNN) 0.引入依赖 import numpy as np # 数值计算、矩阵运算、向量运算import pandas as pd # 数值分析 ...
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2019-05-18 09:25:12
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有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn 库代码实现)0.引入依赖1.导入数据(data.csv)2.定义损失函数3.导入机器学习库 sklearn4.测试:运行算法,从训练好的模型中提取出系数和截距5.画出拟合曲线6.附录-测试数据 有监督学习--简单线性回归模型(调用 sklearn ...
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2019-05-18 09:19:30
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1、机器学习分类 有监督学习 无监督学习 半监督学习 强化学习 遗传算法 2、神经网络 一种基于传统统计学的模型,由大量的神经元与其关系构成。常用来对复杂的输入和输出关系进行建模 误差反向传递:给出信号,得到经过神经网络算法之后的结果(信号正向传播),再根据结果来修改神经网络中的神经元强度(信号反向 ...
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2019-05-15 22:54:31
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线性判别分析,简称LDA,是一种线性学习方法。 常用来降维,是一种有监督的降维方法,是基于最佳分类效果的降维方法。 核心思想 给定训练样本,带label,设法将样本投影到一条直线上,使得同类样例的投影尽可能接近,异类样例的投影尽可能远离; 在对新样本进行预测时,先将其投影到这条直线上,再根据投影点的 ...
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2019-04-20 11:27:10
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一,同时,它也是最常用的分类算法之一,注意KNN算法是有监督学习中的分类算法,它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像(Kmeans是无监督学习算法),但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢,接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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1.数据库 Dataset1.txt:328个同学的身高、体重、性别数据(78个女生250个男生) Dataset2.txt:124个同学的数据(40女、84男) Dataset3.txt:90个同学的数据(16女,74男) 数据集:提取码:e8ph 2.需要完成的工作 (1)以dataset1为训 ...
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2019-03-31 13:36:42
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