1 先备知识 1.1 一些统计学认识 方差: 用来描述样本偏离中心程度的量 协方差：用来描述两变量 X,Y 相互关系的量，协方差越大，对彼此影响越大，协方差等于0，两者独立 协方差矩阵： 如果一组样本 y1,.......ym ,每个样本是 n 维行向量，则这组样本的协方差矩阵为： 注意：矩阵中的 ...
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2019-06-04 20:57:10
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降维 降维的动力来自于维度魔咒，动辄几万个甚至更多的特征会导致训练变慢，而且，维数越高越难找到合适的解决方案。特征的维数对应着相同维度的一个高维空间，高维空间中点与点的距离很容易变得很大，也就是实例之间的距离很大，训练集的特征空间很稀疏，这容易导致过拟合，当然，通过添加足够多的训练实例，在理论上可以 ...
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2019-05-25 00:04:30
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决策树 决策树是一种强大的算法，可解释性强，对复杂数据集的拟合能力强，对数据集的前期处理（如特征缩放，集中等）要求很少。它的工作原理是，在每个节点上选取一个特征作为分类依据，并给定阈值，根据阈值来将实例归为左子树或右子数，然后对子节点进行同样的特征选取和阈值给定，直至所有节点上的实例都属于同一类别或 ...
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2019-05-24 22:19:06
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回归不同于分类，回归是根据给定数据进行预测，例如销售量预测或者名人离婚率预测等。 1.线性回归 如果是一组二维数据，即标准的一组（x,y）数据集，使用标准线性回归就是找到一根直线能最好的拟合这组数据，使其误差最小，如下图所示： 如果给定数据是多维，线性回归意味着将输入项分别乘上一些常量，将结果相加， ...
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2019-05-24 12:57:47
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[TOC] K 近邻算法 k 近邻分类算法概述 使用 k 近邻算法改进约会网站的配对效果 手写识别系统 总结 不知道有没有喜欢看电影的同学，今天我们先不讲我们的 k 近邻算法，我们来讲讲电影。 可能有的同学喜欢看恐怖片，可能男生比较喜欢看爱情片，也有可能我们的女同学喜欢看动作片。那同学们你们有没有想 ...
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2019-05-23 16:07:43
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[TOC] 机器学习基础 什么是机器学习 机器学习的基本术语 监督学习和非监督学习 机器学习工具介绍 总结 人工智能的核心是机器学习，机器学习的本质是算法 机器学习的官方解释： 机器学习是指如果一个程序可以在任务 T 上，随经验E 的增加，效果 P 也随之增加，则这个程序可以从经验中学习。 A co ...
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2019-05-23 15:51:12
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[TOC] 决策树 决策树简介 在数据集中度量一致性 使用递归构造决策树 使用 Matplotlib 绘制树形图 决策树简介 让我们来玩一个游戏，你现在在你的脑海里想好某个事物，你的同桌向你提问，但是只允许问你20个问题，你的回答只能是对或错，如果你的同桌在问你20个问题之前说出了你脑海里的那个事物 ...
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2019-05-23 15:50:15
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降维技术 对数据进行降维有如下一系列的原因： 在以下3种降维技术中， PCA的应用目前最为广泛，因此本章主要关注PCA。 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA) 通俗理解：就是找出一个最主要的特征，然后进行分析。 在PCA中，数据集从原始坐标系转换为新的坐标 ...
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2019-04-01 11:49:08
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# 机器学习中的五种回归模型及其优缺点·监督学习参考链接：https://blog.csdn.net/Katherine_hsr/article/details/79942260 ## 1.线性回归(Linear Regression)参考：《机器学习实战》第八章算法链接：https://githu ...
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2019-03-13 00:04:46
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# 各模型对比## 回归参考数据《机器学习实战》第八章 ...
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2019-03-13 00:01:34
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