一、前言 训练集、验证集和测试集这三个名词在机器学习领域极其常见，但很多人并不是特别清楚，尤其是后两个经常被人混用。 在有监督(supervise)的机器学习中，数据集常被分成2~3个，即：训练集(train set)，验证集(validation set)，测试集(test set)。 二、训练集 ...
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2019-03-17 12:14:46
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《深入浅出Python机器学习》PDF，280页，带书签目录，文字可以复制；配套源代码。 作者：段小手 下载: https://pan.baidu.com/s/1XUs-94n0qKR1F9rS8KNLHw 提取码: dv74 《深入浅出Python机器学习》内容涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优 ...
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2019-03-15 00:52:42
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只是初步涉猎，因为读的论文涉及到了。 学习资料来自于网络，主要是udacity的cs600，佐治亚理工的老师 本来以为第一遍看视频就能完全搞懂了，并没有 还是写随笔好好整理一下 三种学习的类型：有监督，无监督，强化 实际的世界，系统，状态之间的转移由马尔可夫的状态转移概率确定。 States:$ s ...
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2019-03-14 16:34:24
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机器学习的几大类： 1.推荐 2.分类 3.聚类 4.回归 5.用户画像 6.深度学习 7.人工神经网络 8.关联分析 分类算法： 1.朴素贝叶斯 2.决策树 3.随机森林 4.支持向量机（SVM） 5.隐马尔可夫模型 6.遗传算法 分类属于有监督的学习过程，可以根据经验或者数学推导等辅助的方法给机 ...
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2019-03-10 20:57:00
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简介 相对于决策树、朴素贝叶斯、SVM等有监督学习，聚类算法属于无监督学习。 有监督学习通常根据数据集的标签进行分类，而无监督学习中，数据集并没有相应的标签，算法仅根据数据集进行划分。 由于具有出色的速度和良好的可扩展性，Kmeans聚类算法算得上是最著名的聚类方法。 基本思想 在没有标签的数据集中 ...
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2019-03-03 20:21:12
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用途：分类预处理中的降维，做分类任务 目的：LDA关心的是能够最大化类间区分度的坐标轴 将特征空间（数据中的多维样本，将投影到一个维度更小的K维空间，保持区别类型的信息） 监督性：LDA是“有监督”的，它计算的是另一个类特定的方向 投影：找到更适用的分类空间 与PCA不同： 更关心分类而不是方差（P ...
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2019-01-22 00:34:44
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一个有监督的房价训练模型如下所示： 单变量线性回归问题： 模型预测值与训练实际值之间的差距，就是建模误差。 一般常用的代价函数是平方误差函数，之所以提出误差的平方和，是因为误差平方代价函数对于大多数问题特别是回归问题，都是一个合理的选择。 常使用梯度下降作为求函数最小值的算法，开始时我们随机选择一个... ...
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2019-01-15 12:07:46
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PCA和LDA都是降维算法，他们的主要区别是： PCA为无监督方法，主要是主成分分析方法，Principal Component Analysis， 简称PCA。 PCA可以降到任意维度。 LDA是有监督方法，主要是线性判别分析法，Linear Discriminant Analysis ，简称LD ...
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2019-01-13 02:01:09
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原文链接： Jack Cui，https://cuijiahua.com/blog/2017/11/ml_4_bayes_1.html 一、前言 朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领 ...
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2019-01-12 12:03:56
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初识Spark的MLP模型 1. MLP介绍 Multi-layer Perceptron（MLP），即多层感知器，是一个前馈式的、具有监督的人工神经网络结构。通过多层感知器可包含多个隐藏层，实现对非线性数据的分类建模。MLP将数据分为训练集、测试集、检验集。其中，训练集用来拟合网络的参数，测试集防 ...
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2019-01-06 16:41:29
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