一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法，属于无监督学习方法，这个方法要保证同一类的数据有相似的特征，如下图所示： 根据样本之间的距离或者说是相似性（亲疏性），把越相似、差异越小的样本聚成一类（簇），最后形成多个簇，使同一个簇内部的样本相似度高，不同簇之间差异性高。 二 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-11-09 21:49:33
阅读次数：
276
Clustering 聚类K-means 聚类是机器学习和数据挖掘领域的主要研究方向之一，它是一种无监督学习算法，小编研究生时期的主要研究方向是“数据流自适应聚类算法”，所以对聚类算法有比较深刻的理解，于是决定开一个专题来写聚类算法，希望可以为入门及研究聚类相关算法的读者带来帮助。聚类可以作为一个单 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-09 17:50:03
阅读次数：
99
本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第一章《绪论：初识机器学习》中第3课时《监督学习》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中逐字逐句记录下来以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-04 15:58:09
阅读次数：
168
1、9/1~10/31经典算法梳理和学习 1.1 小蓝书（第一遍已学完，等其他知识点完成后，需要再刷一遍） 1.2 西瓜书 （计算学习理论、半监督学习、概率图模型、强化学习、规则学习，课后习题；前面章节尽快完成） 2、19/11/1~20/1/31 自然语言处理基础知识 2.1 数学之美（进行中） ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-04 11:37:56
阅读次数：
97
聚类算法 简介 聚类就是对大量 未知标注的数据集 ，按照数据 内部存在的数据特征 将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小； 属于无监督学习 。 聚类算法的重点是计算样本项之间的 相似度 ，有时候也称为样本间的 距离 相似度/距离 闵可夫斯基距离 $$ dis ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-02 13:37:01
阅读次数：
89
半监督支持向量机（S3VMs） 今天我们主要介绍SVM分类器以及它的半监督形式S3VM，到这里我们关于半监督学习基础算法的介绍暂时告一段落了。之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~ 引入 支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？但是如果数据集中有大量无标 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-11-01 09:19:31
阅读次数：
297
sklearn监督学习的各个模块 neighbors近邻算法,svm支持向量机,kernal_ridge核岭回归,discriminant_analysis判别分析,linear_model广义线性模型 ensemble集成方法,tree决策树,native_bayes朴素贝叶斯,cross_dec ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-31 17:52:59
阅读次数：
98
决策树: 决策树方法在分类,预测,规则等领域有这广泛的应用,20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者提出了ID3算法后,决策树在机器学习,数据挖掘领域取得极大的发展,后来又有了c4.5,成为新的监督学习算法.1984年,几位科学家提出了CART分类算法,ID3和CART算法同时被提出,但都 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-28 21:12:11
阅读次数：
111
利用这个算法，学习一些机器学习中的基本概念。常用的是有监督学习和无监督学习。 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-10-28 12:15:24
阅读次数：
68
Semi-Supervised Learning 半监督学习（三） 方法介绍 Mixture Models & EM 无标签数据告诉我们所有类的实例混和在一起是如何分布的，如果我们知道每个类中的样本是如何分布的，我们就能把混合模型分解成独立的类，这就是mixture models背后的机制。今天，小 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-10-27 10:20:17
阅读次数：
209
