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2018-01-14

K-Means 聚类算法代码示例——简单的K-Means算法实现

算法主体import numpy as np # Function: K Means # ------------- # K-Means is an algorithm that takes in a dataset and a constant # k and retu...

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2018-01-14

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2018年01月14日

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2018-01-14

K-Means 聚类算法详细介绍——机器学习经典聚类算法

聚类聚类 (clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning)，无类别标记 (class label)K-Means 算法K-Means 算法是 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一算法接受参数 k，然后将事先输入...

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2018-01-14

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2018年01月14日

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2018-01-12

K 近邻算法 (KNN) 代码示例——Scikit Learn 实例演示

Scikit Learn 演示导入数据from sklearn import neighbors from sklearn import datasets knn = neighbors.KNeighborsClassifier() iris = datasets.load...

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2018-01-12

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2018年01月12日

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2018-01-10

K 近邻算法 (KNN) 详细介绍——机器学习经典分类算法

Cover 和 Hart 在 1968 年提出了最初的邻近算法是一种基于实例的学习 (instance-based learning)，懒惰学习 (lazy learning)算法描述为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照，选择参数 K计算未知实例与所有...

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2018-01-10

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2018年01月10日

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2018-01-05

支持向量机 (SVM) 深入理解——机器学习经典分类算法

SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出目前的版本 (soft margin) 是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在 1993 年提出，并在 1995 年发表在深度学...

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2018-01-05

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2018年01月05日

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2018-01-04

Xgboost 算法全面深入理解 ——通用 Tree Boosting 算法

有一系列的决策树 $T =(t_1, t_2,..., T_t)$，每一颗决策树的叶子节点有一个权值 $w_j$, 那么最终的结果可以表示为$$\hat{y_i} = \sum_j w_jx_{ij}$$$x_{ij}$ 表示第 i 颗树的第 j 个叶子节点的值目标函数$...

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2018-01-04

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2018年01月04日

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2017-12-30

决策树 (Decision Tree) 代码——Scikit Learn 实例演示

数据准备准备一份训练数据，如下 Day Outlook Temperature Humidity Wind Play Golf 0 D1 Sunny Hot High Weak No 1 D2 ...

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2017-12-30

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2017年12月30日

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2017-12-30

决策树 (Decision Tree) 详解——机器学习经典分类算法

决策树模型决策树是一个类似于流程图的树结构，由结点（node）和有向边（directed edge）组成每个内部结点 (internal node) 表示在一个属性上的测试每个分支代表一个属性输出每个树叶结点 (leaf node) 代表类或类分布。树的最顶层是根结点。决策...

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2017-12-30

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2017年12月30日

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2017-12-29

梯度下降算法 (Gradient) 原理——机器学习常用模型训练法

梯度下降算法损失函数以神经网络损失函数为例$$C(v_1,v_2) = \frac{1}{2n} \sum_{x} \parallel \hat{y} - y\parallel^2$$算法原理损失函数 C 的变化量 $\Delta C$$$\Delta C \approx ...

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2017-12-29

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2017年12月29日

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2017-12-29

差分自回归移动平均(ARIMA)——机器学习经典回归算法

时间序列平稳性平稳性要求经由样本时间序列得到的拟合曲线在未来的一段时间内仍然能够顺着现有的形态“惯性”地延续下去。平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化严平稳分布不随时间变化而变化。比如正态分布，无论怎么取值，期望都是0，方差都是1.弱平稳期望与相关系数（即依赖性）在一定...

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2017-12-29

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2017年12月29日

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2017-12-29

逻辑回归(Logistic Regression)——机器学习经典分类算法

文章导语逻辑回归虽然名字中有回归二字，但是他是一个最经典的二分类问题当我们的分类类别为 0 或者 1 时，由于线性函数的输出常常大于 1 或者小于 0，使得最小化损失函数的过程中造成误差。因此，引入逻辑回归，逻辑回归的目标函数取值范围为[0,1]，正好满足概率的性质。Sig...

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2017-12-29

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2017年12月29日

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2017-12-29

线性回归(Linear Regression)——Scikit Learn实例演示

from numpy import genfromtxt import numpy as np from sklearn import datasets, linear_model dataPath = r"./data.csv" deliveryDa...

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2017-12-29

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2017年12月29日

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2017-12-29

线性回归 (LR) 模型深入理解——机器学习经典回归算法

什么是回归最终预测的不是一个类别，而是一个具体的数值如果想了解回归，请查看机器学习 (ML) 及其基本概念——人工智能(AI)的理论基础线性回归随机变量 $X = (x_1,x_2,...,x_m)$ 与随机变量 $Y = (y_1,y_2,...,y_m)$ 之间存在一种...

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2017-12-29

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2017年12月29日

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2017-12-03

常见的几种贝叶斯决策论对比——贝叶斯算法的决策理论

贝叶斯决策理论如果想了解贝叶斯算法，请查看贝叶斯(Bayes)与朴素贝叶斯——机器学习经典分类算法假设模式分类的决策可由概率形式描述，并假设问题的概率结构已知。规定以下记号有 c 个类别，为 $\omega_1,\omega_2,...,\omega_c$，类别 $\ome...

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2017-12-03

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2017年12月03日

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2017-12-02

贝叶斯(Bayes)与朴素贝叶斯——机器学习经典分类算法

贝叶斯算法贝叶斯：Thomas Bayes, 英国数学家贝叶斯方法源于他生前为解决一个“逆概率”问题写的一篇文章正向概率假设袋子里面有 N 个白球，M 个黑球，那么从袋子中摸出白球（黑球）的概率就叫做正向概率逆向概率假设事先并不知道白球与黑球的比例，然后摸出 n 个球，...

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2017-12-02

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2017年12月02日

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飞过闲红千叶，夕岸在哪

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绿水本无忧，因风皱面

青山原不老，为雪白头