运行平台： Windows Python版本： Python3.x IDE： Sublime text3 一 简单k-近邻算法 1 k-近邻法简介 2 距离度量 3 Python3代码实现 31 准备数据集 32 k-近邻算法 33 整体代码 二 k-近邻算法实战之约会网站配对效果判定 1 实战背景 ...
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2017-07-17 22:15:00
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手把手生成决策树(dicision tree) 标签： Python 机器学习 主要參考资料： Peter HARRINGTON.机器学习实战[M].李锐,李鹏,曲亚东,王斌译.北京:人民邮电出版社, 2013. 李航.统计学习方法[M].北京:清华大学出版社, 2012 原文链接:http://b ...
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2017-07-16 21:25:32
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首先看看一些关键词：K-NN算法，训练集，测试集，特征（空间），标签 举实验楼中的样例，通俗的讲讲K-NN算法：电影有两个分类（标签）-动作片-爱情片。两个特征--打斗场面--亲吻画面。 将那些数字和分类用图像表示大概如下： 两个红圆圈分别代表两种电影，他们包含了表中的数据，求解中间蓝色方框（就一个 ...
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2017-07-14 10:11:15
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这篇博客是关于机器学习中的决策树算法，内容包括决策树算法的构造过程，使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. ...
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2017-07-13 14:25:45
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今天看到这篇文章里面提到如何选择模型，觉得非常好，单独写在这里。 更多的机器学习实战可以看这篇文章：http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 另外关于机器学习与数据挖掘的区别， 参考这篇文章：https://www.zhihu.com/ques ...
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2017-07-10 14:28:40
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这篇博客是关于机器学习中监督学习的k近邻算法，将介绍2个实例，分别是使用k-近邻算法改进约会网站的效果和手写识别系统. ...
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2017-07-09 13:52:26
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书上没有给具体的逻辑回归的课程，就直接上了代码，这很不好！ 可以参考ng的课程，或者看这篇博文：http://blog.csdn.net/wlmnzf/article/details/72855610?utm_source=itdadao 过程还是比较浅显易懂的，就没怎么备注了。 ...
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2017-06-27 01:04:37
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一，引言 降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中，降维在一定的信息损失范围内，可以为我们节省大量的时间和成本。降维也成为了应用非常广泛的数据预处理方法。 降维具有如下一些优点： ...
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2017-06-25 12:45:24
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运用贝叶斯公式（朴素贝叶斯假设每个特征每个特征都是独立的）可以解决的问题有，已知某些特征，用来判断某情况发生的可能性大小，设置可能性最大的情况作为预测值。 是一种监督算法。 广泛应用于垃圾邮件检测等等。 ...
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2017-06-22 23:56:13
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一，引言 先说个K-means算法很高大上的用处，来开始新的算法学习。我们都知道每一届的美国总统大选，那叫一个竞争激烈。可以说，谁拿到了各个州尽可能多的选票，谁选举获胜的几率就会非常大。有人会说，这跟K-means算法有什么关系？当然，如果哪一届的总统竞选，某一位候选人是绝对的众望所归，那自然能以压 ...
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编程语言 时间：
2017-06-16 20:25:05
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