1.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance？ 大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试结果不一定准确。那怎样才能更加客观准确的评估模型呢，很简单，多用几份测试数据进行测试，取多 ...
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2018-09-07 17:59:18
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1、请计算数组[1，2，3]中的元素3的Softmax值 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是 也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值 2、什么是过拟合？ 防止过拟合有哪些措施？ 3、对于二分类问题，分别描述逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN算法。 ...
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2018-09-02 11:08:46
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"练习使用的数据 diabetes.csv" "备用百度网盘地址" 导入要用到的包 输出要被分类的特征列，柱状图可能更加直观 KNN 模型准确率的折线图 线性逻辑回归 准确率的打印以及 图形展示 ...
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2018-08-29 16:56:40
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基于python实现的KNN算法 邻近算法（k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常 ...
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2018-08-27 21:51:52
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在开始kNN博文之前，举一个小栗子。当手中的杯子突然滑落，从一米多高的空中坠向地板，常人会惊慌失措，心想：坏了，要碎了！这一下意识的想法，恰恰说明了kNN运作的机理：没有人在此之前见过那只特定的杯子打碎的样子， 但是大家见过很多其他杯子打碎的样子，以及很多杯子虽然摔落但没有碎掉的例子。所以我们知道， ...
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2018-08-26 23:42:13
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判别模型和生成模型：统计学派和贝叶斯学派之争 判别模型： 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测，或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM，SVM，NN，KNN，LR，DT 模型一般更准确 不需要预设条件 鲁棒性更高 生成模型： 先对概率分布P(x,y)做预测，根据贝叶斯公式得到P(y| ...
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2018-08-26 13:48:12
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六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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一、K近邻算法基础 KNN K近邻算法 K-Nearest Neighbors 思想极度简单 应用数学知识少 （近乎为零） 效果好（缺点？） 可以解释机器学习算法使用过程中很多细节问题 更完整的刻画机器学习应用的流程 kNN的过程 二、scikit-learn 中的机器学习算法封装KNN/KNNN. ...
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2018-08-25 13:57:39
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1. KNN分类算法原理及应用 1.1 KNN概述 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法是最简单的机器学习算法。 KNN算法的指导思想是“近朱者赤，近墨者黑”，由你的邻居来推断你的类型。 本质上，KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度。 1.2 算法图示 从训练集中找 ...
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2018-08-24 18:11:09
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