参考:http://blog.csdn.net/jiandanjinxin/article/details/50598155 下面这个比较乱:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/8234766 http://blog.csdn.net/li ...
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2017-12-01 18:31:54
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这个问题，CS开发模式总会遇到过。在此详细记录，以作技能储备。先说段历史故事：史前世界：1945～1994年 有一位美国科学家叫Vannevar Bush3在1945年虚构出来了一台名为Memex的桌面设备作为Web理念最早期的原型。这个Memex呢，用于在微缩胶卷上创建和标注跨文档链接，并按照这些... ...
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2017-11-30 20:13:12
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最近用到KNN方法，学习一下OpenCV给出的demo。 demo大意是随机生成两团二维空间中的点，然后在500*500的二维空间平面上，计算每一个点属于哪一个类，然后用红色和绿色显示出来每一个点 如下是一系demo里用到的相关函数。 运行效果： 红色背景应该是表示每一个像素的类别标签和红色的点的标 ...
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2017-11-29 18:28:49
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1.经常使用决策树处理分类问题，决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。 2.kNN可以完成很多分类任务，最大的缺点是无法给出数据的内在含义，决策树的优势在于数据形式容易理解。 3.1决策树的构造 决策树的优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。 缺点：可能会 ...
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2017-11-28 23:13:30
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目录 先验概率与后验概率 什么是朴素贝叶斯 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 什么K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 有一个训练集包含100个实例，属性是皮肤颜色（黑、白、黄 ...
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2017-11-27 23:29:44
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列表list 1、L.append(object) -> None 在列表末尾添加单个元素，任何类型都可以，包括列表或元组等 2、L.extend(iterable) -> None 以序列的形式，在列表末尾添加多个元素 3、L.insert(index, object) -> None 在inde ...
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2017-11-27 21:49:35
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目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 搜索kd树 Python代码(sklearn库) 什么K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集，其中前6部是训练集（有属性值和标记），我们根据训练集训练一个KNN模型，预测最后一部影片的电影类型。 首先，将 ...
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2017-11-26 17:52:22
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统计学习方法 模型 k近邻(knn):kd树 朴素贝叶斯： 决策树： 逻辑回归与最大熵模型： SVM： CRF： ...
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2017-11-26 16:54:14
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一、kNN算法是机器学习的入门算法，其中不涉及训练，主要思想是计算待测点和参照点的距离，选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别。 1，距离可以是欧式距离，夹角余弦距离等等。 2，k值不能选择太大或太小，k值含义，是最后选取距离最近的前k个参照点的类标，统计次数最多的记为待测点类标。 二、关于k ...
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2017-11-25 13:15:44
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主成分分析和探索性因子分析是用来探索和简化多变量复杂关系的常用方法，能解决信息过度复杂的多变量数据问题。 主成分分析PCA：一种数据降维技巧，将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分 探索性因子分析EFA：用来发现一组变量的潜在结构的方法，通过寻找一组更小的，潜在的隐藏的结构 ...
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2017-11-24 17:00:15
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