参考机器学习实战第二章K邻近算法的数据分析一小节，稍微修改了一下条件，准备拿去给蓝盆友做提醒。 可以看出，玩游戏少，看视频率低，并且爱干净的男生更受欢迎哈。 ...
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2017-12-16 17:09:13
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参考链接http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/38468303 ...
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2017-12-16 11:13:04
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支持向量机SVM（Support vector machine）是一种二值分类器方法,其基本是思想是：找到一个能够将两类分开的线性可分的直线（或者超平面）。实际上有许多条直线（或超平面）可以将两类目标分开来，我们要找的其实是这些直线（或超平面）中分割两类目标时，有最大距离的直线（或超平面）。我们称这... ...
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2017-12-02 19:12:25
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写在前面：这一个多月都在学习python,从python3基础、python爬虫、python数据挖掘与数据分析都有接触，最近看到一本机器学习的书（主要是学习相关算法） 于是就打算来做这份机器学习的笔记，笔记主要来源是《机器学习实战》以及网上一些博客资料和自己的理解，主要做我个人学习所用，初学者水平 ...
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2017-11-27 20:04:09
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聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类。聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好 簇识别给出聚类结果的含义。假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么。聚类与分类的最大不同在于，分类的目标事先巳知，而聚类则不 ...
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2017-11-21 01:19:28
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Output: The error rate is: 0.1 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题，就是在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出现，该词语调概率为0，使用连乘计算文本出现概率 ...
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2017-11-19 17:25:21
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8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： Horse ...
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2017-11-17 18:26:41
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做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm ) 背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式 7.1 基于数据集多重抽样的分类器 我们自然可以将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被称为集成方法（ ...
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2017-11-15 22:00:02
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学习《机器学习实战》第2章 参考博客：http://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850#三-k-近邻算法实战之sklearn手写数字识别 K近邻法（k-nearest neighbor,K-NN）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 ...
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2017-11-14 21:19:35
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