K Nearest neighbor （个人观点，仅供参考。） [TOC] k 近邻算法，第一个机器学习算法，非常有效且易掌握，本文将主要探讨k 近邻算法的基本理论和使用距离侧量的算法分类物品；最后通过k 近邻算法改进约会网站和手写数字识别系统。文章内容参考《机器学习实战》 K 近邻分类算法 简单的 ...
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2018-08-03 16:22:23
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课程简介:课程风格通俗易懂，真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例，通过Python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础，所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合，选择经典kaggle项目，从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。旨在帮助同
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编程语言 时间：
2018-07-26 15:00:32
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今天读《机器学习实战》读到了使用k-临近算法改进约会网站的配对效果，道理我都懂，但是看到代码里面的数据样本集 datingTestSet2.txt 有点懵，这个样本集在哪里，只给了我一个文件名，没有任何内容啊。 上网百度了这个文件名，发现很多博主的博客里可以下载，我很好奇，同样是读《机器学习实战》， ...
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Web程序 时间：
2018-07-11 18:00:10
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NumPy库函数基础： 机器学习算法涉及很多线性代数知识。 NumPy库中有很多线性代数计算。 之所以用到线性代数只是为了简化不同的数据点上执行的相同数学运算。将数据表示为矩阵形式， 只需要执行简单的矩阵运算而不需要复杂的循环操作。 randMat =mat（random.rand（4,4）） 数据 ...
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2018-07-03 18:14:54
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#-*- coding:utf-8 -*- #https://blog.csdn.net/fenfenmiao/article/details/52165472 from numpy import * #科学计算包 import operator #运算符模块 import matplotlib i... ...
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2018-06-19 22:39:37
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局部加权线性回归 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。 其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Re ...
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2018-06-10 11:40:06
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本文将进学习机器学习的第一个算法------线性回归，首先分析什么是线性回归，然后进行预测鲍鱼年龄的实战 ...
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2018-06-09 19:42:29
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github： "代码实现之逻辑回归" 本文算法均使用python3实现 1. 什么是逻辑回归 《机器学习实战》一书中提到： 利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类（主要用于解决二分类问题）。 由以上描述我 ...
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2018-06-04 22:24:59
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1.1 机器学习概念：机器学习能让我们从数据集中受到启发，换句话说，我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义。机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。1.2 机器学习的主要任务：大多数人都见过回归的例子——数据拟合曲线：通过给定数据点的最优拟合曲线。分类和回归属于监督学习（因为这类算法必须知道预测... ...
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2018-06-03 14:36:19
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注意协方差的理解：协方差是用来衡量数据相互联系程度的量，协方差矩阵是用来衡量多维数据中每一维的相互联系 通过协方差计算数据中的主要成分 从而主成分分析。 机器学习实战 PCA程序 ...
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2018-05-22 22:12:57
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