数据挖掘导论 完整版PDF+PPT+Python R 代码 内容介绍 本书对数据挖掘进行了全面介绍，旨在为读者提供将数据挖掘应用于实际问题所必需的知识。本书涵盖五个主题：数据、分类、关联分析、聚类和异常检测。除异常检测外，每个主题都有两章：前面一章讲述基本概念、代表性算法和评估技术，而后面一章较深入 ...
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2020-07-23 16:03:17
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一、频率派 vs 贝叶斯派 机器学习主要解决从数据中获取其概率分布的问题，通过一些机器学习的算法可以从大量数据中找到一定的规律，从而建立模型来解决实际问题，因此机器学习中主要使用数据来求解其参数： data:\(X\) $X= \left[ \begin x_1 & x_2 & \cdots & x ...
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2020-07-22 21:00:17
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一、概述 假设有以下数据： $$X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)=\begin x_{1}\ x_{2}\ \vdots \ x_ \end{N \times p}\ 其中x\in \mathbb^且x_\overset{\sim }N(\mu ,\Sigma )\ 则参数\th ...
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2020-07-22 20:58:47
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一、概述 假设有以下数据： $$D=\left {(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots ,(x_,y_)\right }\ x_\in \mathbb,y_\in \mathbb,i=1,2,\cdots ,N\ X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)= ...
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2020-07-22 20:54:34
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概述传统的控制：将任务分解成多个任务的串并联，设计（子）控制器机器学习：将控制器压缩成黑盒Black box强化学习不同于 监督、非监督学习（与静态数据交互），与环境产生交互，产生最优结果的动作序列。强化学习架构Agent： 由Policy 和 RL_Alg构成Enviroment：关键定义Rewa... ...
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2020-07-22 16:27:19
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在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格 ...
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2020-07-22 15:38:58
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简介之前用过anaconda搭建python的虚拟环境，个人感觉anaconda的一个问题是太臃肿，比较占空间。于是在网上搜索了一下，发现了mkvirtualenv工具，这是python自带的一个工具，可以创建python虚拟环境，实现python2和python3的隔离，效果不错。 过程 1.安装 ...
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2020-07-21 22:13:47
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一、基本术语 1.18泛化：学得模型是否适用于新样本的能力 注：假设样本空间的全体样本服从于一个未知的分布D，我们得到的样本都是独立从D上采样得到的，即“独立同分布”。训练样本越多，地道道关于D的信息越多，也就也可能通过学习得到强泛化能力的模型 1.19归纳：从特殊到一般的“泛化”过程 1.20演绎 ...
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2020-07-21 01:21:58
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sklearn的数据集 数据集划分 数据集接口介绍 数据集划分 前提：机器学习就是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测。换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。 问题：我们得到数据后，是否将数据全部用来训练模型呢？ 当然不是！因为我们如果模 ...
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2020-07-21 01:08:37
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以Python撰写AI模型框架by高焕堂前言：在AI(人工智慧)方面，由于当今的机器学习本质是一种<大数据相关性支撑的>归纳性推理。软体框架的复用(Reuse)性愈高，对于应用开发的帮助愈大。因此，在AI领域里，软体框架魅力将会大放异彩。在本文里，是基于最简单的Perceptron模型来阐述如何分析、设计及实作一个框架和API。在本节里，将优化这个AI模型，让它从线性分类，提升到非线性
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2020-07-19 11:27:56
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