摘要： 本文主要是评估多种监督机器学习算法的有效性，这些算法用于判断一个错误报告是否是reopened的，算法如下： 7种监督学习算法：kNN,SVM, SimpleLogistic,Bayesian Network, Decision Table, CARTand LWL； 3种集成学习算法： A...
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2015-04-20 10:58:45
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一、改进约会网站的配对效果
想要预测的目标变量：不喜欢的人、魅力一般的人、极具魅力的人
样本特征：每年获得的飞行常客里程数、玩视频游戏所耗时间百分比、每周消费的冰淇淋公升数
约会数据信息存放在文本文件datingTestSet.txt中，每个样本数据占据一行，共有1000行。
实现步骤
1、将文本文件中的数据进行解析
##########...
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2015-04-17 14:04:25
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一、基本原理
存在一个样本数据集合（也称训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
我们一般只选择样本集中前k（k通常是不大于20的整数）个最相似的数据，最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。
二、算法流程...
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2015-04-17 11:44:08
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介绍机器学习KNN算法，提供Matlab，Python实现以及实际应用例子...
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2015-04-14 14:41:04
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简述算法上一章的kNN更像是应用统计知识来进行科学的预测，它可以完成许多分类任务。但是最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，而决策树算法数据形式非常便于理解。决策树的结果经常会应用到专家系统当中。构建一棵决策树的流程：检测数据集中每一个子祥的属性是否属于同一类
if so return 类标签；
else
寻找划分数据集的最好特征
划分数据集...
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2015-04-13 09:47:03
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这段时间工作太忙，很久没学习了。这两天，工作之余，偶尔在家翻翻书，权且当做休息了。
我一直是c/c++的忠实用户，尤其是c的粉丝——概念简洁、运行高效——计算机专业的人，不用c语言，不了解程序底层的运行机制和过程，那和那些外专业的只会调用接口、函数的同学有什么区别呢？不过，最近一年还是慢慢去了解、尝试python了。原因很简单，开发成本太低了。c/c++就像复杂的吸尘器、洗碗机，优点是高效，缺点...
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2015-04-11 13:21:57
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KNN的是“k Nearest Neighbors”的简称，中文就是“最近邻分类器”。基本思路就是，对于未知样本，计算该样本和训练集合中每一个样本之间的距离，选择距离最近的k个样本，用这k个样本所对应的类别结果进行投票，最终多数票的类别就是该未知样本的分类结果。选择什么样的度量来衡量样本之间的距离是关键。
一、从文本中读取样本的特征和分类结果。
'''
kNN: k Nearest N...
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2015-04-11 13:19:10
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样本我就用的《machine learning in action》中提供的数据样例，据说是婚恋网站上各个候选人的特征，以及当前人对这些人的喜欢程度。一共1k条数据，前900条作为训练样本，后100条作为测试样本。
数据格式如下：
46893 3.562976 0.445386 didntLike
8178 3.230482 1.331698 smallDoses
55783 3.612548...
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2015-04-11 13:17:24
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继续之前的写。
三、对单个样本进行分类。
'''
function: classify the input sample by voting from its K nearest neighbor
input:
1. the input feature vector
2. the feature matrix
3. the label list
4. the value of k
re...
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2015-04-11 13:17:22
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概述K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。算法总结k-邻近算法是分类...
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2015-04-11 01:11:04
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