一、动态规划 当问题具有下列两个性质时，通常可以考虑使用动态规划来求解： 一个复杂问题的最优解由数个小问题的最优解构成，可以通过寻找子问题的最优解来得到复杂问题的最优解 子问题在复杂问题内重复出现，使得子问题的解可以被存储起来重复利用 马尔科夫决策过程具有上述两个属性：贝尔曼方程把问题递归为求解子问 ...
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2021-06-02 13:25:23
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一、大数据分析工具——Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它 ...
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2021-06-02 13:17:23
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MLE（极大似然估计）与MAP（最大后验估计）在机器学习中是经常用到的参数估计的方法。都属于频率学派的参数估计。 一、极大释然估计（MLE) MLE在构造目标函数过程中非常常见。已知了观测的样本值为$D$，MLE核心思想是：假设我们已知了该样本内定的一个参数$\theta$,这个参数$\theta$ ...
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2021-06-02 11:21:36
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1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？实际上 softmax 可能指两种相似但不相同的东东。 1.1. softmax function 这函数定义比较符合 softmax 这个名字： 可见 softmax function 是从一个输 ...
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2021-06-02 11:05:28
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人工智能（AI）是一个广泛而复杂的概念，已经存在了数十年。AI是用于描述模仿人脑认知功能的概念或系统。它可以用来描述机器可以模仿人类行为的方式行动或表现的情况。AI通常用于描述一个可以从经验中学习，可以使用知识来执行任务，推理和做出决策的系统，例如，专家系统，神经网络和模糊逻辑。 机器学习是AI的子 ...
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2021-05-25 18:11:15
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班级 机器学习实验-计算机18级 实验内容 K-近邻算法及应用 姓名 程王宇 学号 3180701339 ##【实验目的】 1、理解K-近邻算法原理，能实现算法K近邻算法； 2、掌握常见的距离度量方法； 3、掌握K近邻树实现算法； 4、针对特定应用场景及数据，能应用K近邻解决实际问题。 ##【实验内 ...
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2021-05-24 15:46:26
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前言 机器学习中，我们不能将全部数据用于模型训练，否则将没有数据集对模型进行验证，从而无法评估模型的预测效果。 验证集方法 整个数据集分成两部分：一部分用于训练，一部分用于验证，即训练集（training set）和测试集（test set）。 如上图所示，将左侧数据作为训练集（包含7、22、13等 ...
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2021-05-24 15:36:16
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1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法 2.4混合类型属性的相似性计算方法 则d(1,2) = ...
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2021-05-24 13:39:30
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第一章基本概念 1.什么是模式识别 根据已有知识的表达，针对待识别模式，判别决策其所属类别或者预测其对应的回归值 分为分类和回归两种形式 2.模式识别数字表达 数学解释：看成一种函数映射f(x),将待识别模式x从输入空间映射到输出空间，f(x)是关于已有知识的表达 模型：关于已有知识的一种表达方式， ...
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2021-05-23 23:57:14
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from sklearn.metrics import classification_report y_true=[0,1,2,2,2]#真值 y_pred=[0,0,2,2,1]#预测结果 print(classification_report(y_true,y_pred)) ...
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2021-05-23 23:39:17
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