机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归（Logistic R ...
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编程语言 时间：
2016-08-14 15:58:21
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简介 自2007年发布以来，scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn，支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理和模型评估三大模块。 sklearn是Scipy的扩展，建立在NumPy和matplotl ...
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2016-08-11 00:56:07
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matplotlib是强大的python 绘图包。pandas 是强大的python分析工具包。numpy是强大的python统计包。 都超级好用，而且最近开始动手实践机器学习算法了。特此备注一下安装过程： －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 1. m ...
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2016-08-08 20:58:37
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一、概述 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题时又何尝不是如此？这就是元算法（meta-algorithm）背后的思路。元算法是对其他算法进行组合的一种方式。接下来我们将集中关注一个称作AdaBoost的最流行的元算法。由于某些人认为AdaBoost是最 ...
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2016-08-04 15:02:11
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概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解这一主题就显得十分重要。第3章在计算特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。也许你可以通过下列在Http请求头中来附加Token有时候在生活中，你需要一... ...
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2016-08-02 11:16:14
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一、概述 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解这一主题就显得十分重要。第3章在计算特征值取某个值的概 ...
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2016-08-02 09:59:56
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机器学习算法( 二、K - 近邻算法) 一、概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 工作原理：首先有一个样本数据集合（训练样本集），并且样本数据集合中每条数据都存在标签（分类），即我们知道样本数据中每一条数据与所属分类的对应关系，输入没有标签的数据之后，将新数据的每个特征与样本 ...
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编程语言 时间：
2016-08-02 01:07:04
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监督学习KNNK近邻算法defclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)distances=sqDistances**0.5sortedDistIndicies=distances.argsort()classCount={}for..
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编程语言 时间：
2016-08-01 23:25:40
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本节使用的算法称为ID3，另一个决策树构造算法CART以后讲解。 一、概述 我们经常使用决策树处理分类问题，它的过程类似二十个问题的游戏：参与游戏的一方在脑海里想某个事物，其他参与者向他提出问题，只允许提20个问 题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小带猜测事物的范围。 ...
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编程语言 时间：
2016-08-01 17:16:35
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MLlib 是构建在 Spark 上的分布式机器学习库，充分利用了 Spark 的内存计算和适合迭代型计算的优势，将性能大幅度提升。同时由于 Spark 算子丰富的表现力， 让大规模机器学习的算法开发不再复杂。 MLlib 是 一 些 常 用 的 机 器 学 习 算 法 和 库 在Spark 平台上 ...
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Web程序 时间：
2016-08-01 17:13:44
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257
