主要参考 K-means 聚类算法及 python 代码实现 还有 《机器学习实战》 这本书，当然前面那个链接的也是参考这本书，懂原理，会用就行了。 1、概述 K-means 算法是集简单和经典于一身的基于距离的聚类算法 采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。 该算 ...
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2018-08-10 17:09:20
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机器学习实战之一 简单讲解决策树 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78855510 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78855510 https://blog.cs ...
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2018-08-06 13:45:13
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这是书中梯度上升算法的代码，但看到倒数第三行和倒数第二行的时候就懵逼了，书中说这里略去了一个简单的数据推导，嘤嘤嘤，想了一会没想出来，于是乎就百度看看大神的解释，这是找到的一篇解释的比较好的，仔细一看发现是在Ag的机器学习视频中讲过的，忘了。。。 Sigmoid函数: $g(z)=\frac{1}{ ...
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2018-08-05 00:42:03
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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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一、逻辑回归的介绍 logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体 ...
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2018-07-28 19:40:06
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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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2018-07-26 15:00:32
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逻辑回归的基本过程：a建立回归或者分类模型 >b 建立代价函数 > c 优化方法迭代求出最优的模型参数 >d 验证求解模型的好坏。 1.逻辑回归模型： 逻辑回归（Logistic Regression）：既可以看做是回归算法，也可以看做是分类算法。通常作为分类算法，一般用于解决二分类问题。 线性回归 ...
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2018-07-19 13:38:19
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逻辑回归中包含了正向传播和反向传播,用一个计算图来表示其过程 计算图: 举一个简单的例子例: 把j(a,b,c)看作logistic回归成本函数j=3(a+bc),它的计算过程为让u=bc,v=a+u 得j=3v 其中正向传播为从左到右得到成本函数的过程 反向传播为对其进行求导得到dJ/da,dJ/ ...
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2018-07-15 23:21:05
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logistic回归是一种分类方法，用于两分类的问题，其基本思想为： 首先来看一下sigmoid函数： \(g(x)=\frac{1}{1-e^{x}}\) ...
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2018-07-11 22:56:06
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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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2018-07-11 18:00:10
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