1. 向量及其基变换
1.1 向量内积
(1)两个维数相同的向量的内积定义如下: 内积运算将两个向量映射为一个实数.
(2) 内积的几何意义
假设A\B是两个n维向量, n维向量可以等价表示为n维空间中的一条从原点发射的有向线段, 为方便理解, 在这里假设A和B都是二维向量.A=(x1,y1) , B=(x2,y2),在二维平面上A/B可以用两条发自原点的有向线段表示,如...
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2016-04-22 20:26:36
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1. 关联分析
1.1 定义
关联分析是一种在大规模数据上寻找物品间隐含关系的一种任务.这种关系有2种形式:频繁项集和关联规则.
(1) 频繁项集(frequent item sets): 经常出现在一起的物品的集合;
(2) 关联规则(association rules): 暗示两种物品之间可能存在很强的关系.
1.2 量化关联分析是否成功...
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2016-04-22 20:02:21
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导入numpy 并简单赋值 # [[ 0 1]# [77 3]# [ 4 5]] [ 0 1 77 3 4 5] # 需要一个复本,使用.copy(),这里c和a是完全独立的副本 对数组操作的传递 numpy的索引 专门的修剪函数 处理不存在的值 对于包含的不合法的值，使用numpy.NAN做标记 ...
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2016-04-18 20:32:21
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上一章学习了非监督学习的聚类，聚类算法可以将不同性质的分类分开。这两天学习了apriori算法进行关联分析，感觉是目前最难理解的一章了，并且书中还有个很坑爹的错误，作者存在很大的疏忽。
Apriori算法关联分析：从大规模数据集中寻找物品间的隐含关系被称作关联分析或者关联规则学习。
关联分析应用1：我们以前学习的是根据特性进行分类或者回归预测，并没有挖掘特性之间的关系，关联分析可以用于分析数据...
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2016-04-17 23:02:44
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在科学和金融领域，SciPy和NumPy等科学函数库都实现了向量和矩阵操作，增加了代码的可读性，降低了阅读门槛；同时这两个库使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能，被广泛的应用。此外还有绘图工具Matplotlib，可以绘制2D/3D图形，也可以处理科学研究中经常使用到 ...
最近在看《机器学习实战》的时候萌生了一个想法，自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下，不仅可以加深自己对书本的理解，顺便还可以在github拉拉人气。刚好在看决策树这一章，书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切，看完长相看学历，看完学历看收入。如果可以从婚恋网站上爬取女性的数 ...
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2016-04-11 22:21:11
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这几天完成了树回归的相关学习，这一部分内容挺多，收获也挺多，刚刚终于完成了全部内容，非常开心。
树回归这一章涉及了CART，CART树称作(classify and regression tree) 分类与回归树，既可以用于分类，也可以用于回归。这正是前面决策树没有说到的内容，在这里补充一下。正好也总结一下我们学的3种决策树。
ID3：用信息增益来选择特性进行分类，只能处理分类问题。缺点是往往...
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2016-04-09 00:23:43
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这两天学习了线性回归的知识，这部分知识还是比较简单的。
相关系数的计算：
有柯西不等式可以得到相关系数的绝对值|r| 0说明x,y同增，r...
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2016-04-04 09:13:11
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朴素贝叶斯(naive bayes)标签： Python 机器学习主要参考资料：《机器学习实战》《统计学习方法》1.朴素贝叶斯分类原理朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设(称为朴素的原因)的分类方法。先看看维基百科中贝叶斯定理的描述：
贝叶斯定理（维基百科）
通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定...
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2016-04-01 18:14:48
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我们再决定一个重要的事情时，往往不是听取一个人的意见，听取大家的意见，然后投票表决最终结果。这一个特点也可以应用于机器学习的算法中来，每一个人都是弱的分类器，若是指一个人的力量很小，很多人汇集在一起就构成了强分类器。好比政府的投票系统。
有一个有趣的现象，若每个人都有51%的几率选择正确，则汇集很多人的投票信息之后选择正确的人比选择错误的人多很多，我们认为多数人的选择是正确的，选择错误的人很难扳...
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2016-03-30 18:00:27
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