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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