机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究是从以“推理”为重点到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点，一条自然、清晰的脉络。显然，机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂 ...
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2017-12-26 12:01:20
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本文介绍了如何把机器学习算法应用到具体问题中。 以电信运营商客户流失率问题为例，从问题的提出， 数据的分析， 算法的评估， 到最终的结果展示， ，一步步介绍机器学习基本流程。 用户数据来源于互联网。 ...
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2017-12-25 23:25:27
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监督学习 概念： 在有标记的样本(labels samples)上建立机器学习 1、数据的预处理 机器学习算法无法理解原始数据，所以需对原始数据进行预处理，常用预处理如下： 预处理主要使用了preprocessing包，所以需对该包进行导入： import numpy as np from skle ...
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2017-12-23 21:46:05
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交叉验证（Cross validation)，有时亦称循环估计， 是一种统计学上将数据样本切割成较小子集的实用方法。于是可以先在一个子集上做分析， 而其它子集则用来做后续对此分析的确认及验证。 一开始的子集被称为训练集。而其它的子集则被称为验证集或测试集。交叉验证是一种评估统计分析、机器学习算法对独 ...
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2017-12-22 12:27:10
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kmeans Scala程序 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.mllib.clustering.{KMeans, KMeansModel} import org.apache.spar ...
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2017-12-22 00:36:40
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作者：寒小阳 && 龙心尘时间：2015年10月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419。声明：版权所有，转载请注明出处，谢谢。 一 总述： 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit ...
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2017-12-21 14:40:14
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机器学习算法评估标准：准确率，速度，强壮性（噪音影响较小），可规模性，可解释性。 1、决策树 Decision Tree：决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性输出，每一个树叶节点代表类（label）或类的分布。树的最顶层是根节点。 2、信息 ...
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2017-12-21 00:19:47
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逻辑回归（logistic sinmoid）：将线性函数的输出压缩进区间(0,1)。 逻辑回归 机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression） 支持向量机（support vector machine）：和逻辑回归类似，但不输出概率，只输出类别。 支持向量机 ...
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2017-12-19 01:25:02
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三、BP神经网络 1、神经网络模型 首先介绍三层神经网络，如下图 输入层（input layer）有三个units（为补上的bias，通常设为1） 表示第j层的第i个激励，也称为单元unit 为第j层到第j+1层映射的权重矩阵，就是每条边的权重 所以可以得到： 隐含层： 输出层： 其中，S型函数，也 ...
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2017-12-17 15:02:02
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二、逻辑回归 1、代价函数 可以将上式综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示呢？因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数的图像如下，即y=1时： 可以看出，当趋于1，y=1，与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若趋于 ...
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2017-12-15 20:52:50
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