train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr...
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2014-11-13 20:41:50
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2014-11-08 14:58:18
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N...
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2014-11-06 12:23:39
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参考了许多资料加上个人理解，对十大算法进行如下分类：
?分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM
?聚类算法：KMeans
?统计学习：EM
?关联分析：Apriori
?链接挖掘：PageRank...
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2014-11-03 11:32:18
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k近邻（k-NearestNeighbor，KNN）算法，应该是机器学习里最基础的算法，其核心思想是：给定一个未知分类的样本，如果与它最相似的k个已知样本中的多数属于某一个分类，那么这个未知样本也属于这个分类。所谓相似，是指两个样本之间的欧氏距离小，其计算公式为：k近邻算法的优点..
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2014-10-30 15:30:23
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本内容 来自微信公众平台：机器学习之窗 以及 http://www.cnblogs.com/kaituorensheng/p/3579347.html在模式识别领域中，最近邻居法（KNN算法，又译K-近邻算法）是将在特征空间中最接近的训练样本进行分类的方法。最近邻居法采用向量空间模型来分类，概念.....
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2014-10-29 18:58:24
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KNN--k-NearestNeighbor可以是是分类法中最简单的算法了。大致的idea为：找出k各跟新数据点最像的点，看这些点主要属于哪类，那么新数据点也就属于哪类的了。其伪代码如下：1. 拿到一个新的数据点2. 计算其到training set中每个点的距离3. 对距离排序4. 对距离新数据点...
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2014-10-28 17:31:56
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还是同前一篇作为学习入门。1. KNN算法描述：step1： 文本向量化表示，计算特征词的TF-IDF值step2： 新文本到达后，根据特征词确定文本的向量step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量，相似度度量采用“余弦相似度”，根据实验测试的结果调整k值，此次选择20ste...
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2014-10-23 12:14:28
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K~近邻算法是最简单的机器学习算法。工作原理就是：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的数据的分类标签。一般来说，只提取样本数据集中前K个最相似的数据。通常K不大于20，最后选择K个最相似数据中出现次数最多的分类，最为新的数据分类。
但是K~近邻算法必须保存全部的数据集，如果训练数据集很大，必须使用打量的存储空间。此外，由于必须对数据集中每个...
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2014-10-22 18:24:18
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例子：某人想要由以下1000行训练样本数据构建一个分类器，将数据分成3类（喜欢，一般，不喜欢）。样本数据的特征有主要有3个，A:每年获得的飞行常客里程数B:玩视频游戏所耗时间百分比C：每周消费冰淇淋公升数1. 数据的读取 1 filename='D://machine_learn//Ch02//da...
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2014-10-11 15:32:15
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