Data mining一种从大量数据中提取知识的过程，它涉及到统计学、机器学习和人工智能等多个领域。 它通常使用计算机程序来分析数据，发现潜在的关系或规则，并产生有用的信息。常见技术包括：聚类分析、分类器、关联规则挖掘回归分析。data mining学习平台(网站)：KDnuggets：该网站提供与data mining相关的新闻、教育资源和工具等。Journal of Data Mining a
监督学习：分类和回归非监督学习：聚类和非聚类1.分类和聚类的区别：分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。聚类是指事先没有“标签”而通过某种成团分析找出事物之间存在聚集性原因的过程。2.回归和分类的区别：当我们试图预测的目标变量是连续的时，例如在我们的住房例子中，我们把学习问题称为回归问题。当y只能取
以前偶然找到过下图，该图对分类，聚类及其回归表达的很清晰。 由上图我们可以看到，机器学习分为四大块，分别是 classification (分类)， regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。1，给定一个样本特征 , 我们希望预测
聚类 所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类与分类最大的区别在于，聚类过程为无监督过程，即待处理数据对象没有任何先验知识，而分类过程为有监督过程，即存在有先验知识的训练数据集。 聚类（Clustering）是分类（Classification）的前奏。 对于一堆杂乱的数据想从中抽取更简洁的表达，可以采用聚类算
一、几个基本概念机器学习的一种分类方法：回归，分类，聚类。从下面的图应该能够大致理解三个概念的区别：用文字描述一下：回归（regression）就是在处理连续数据，如时间序列数据时使用的技术。分类（classification）鉴别垃圾邮件就可以归类为分类问题。只有两个类别的问题称为二分类，有三个及以上的问题称为多分类，比如数字的识别就属于多分类问题。聚类（clustering）聚类与分类相似，与
学习记录回归、分类与聚类回归（regression）——Supervised Learning (监督学习)1.定义给定一个样本特征，希望预测其对应的属性值，如果是离散的，那么这就是一个分类问题，反之，如果是连续的实数，这就是一个回归问题。有监督学习的两大应用之一，产生连续的结果，即回归问题。有监督学习的两大应用之一，产生离散的结果，即分类问题。无论是分类问题还是回归问题，都是想建立一个预测模型，
对机器学习算法进行分类不是一件容易的事情，总的来看，有如下几种方式：生成与判别、参数与非参数、监督与非监督等等。在机器学习中，有个定理被称为「没有免费的午餐」。简而言之，就是说没有一个算法可以完美解决所有问题，而且这对于监督学习（即对预测的建模）而言尤其如此。在本次梳理中，我们将涵盖目前「三大」最常见机器学习任务：回归方法，分类方法，聚类方法。1、回归方法
python实现层次聚类
层次聚类(Hierarchical Clustering)一.概念 层次聚类不需要指定聚类的数目，首先它是将数据中的每个实例看作一个类，然后将最相似的两个类合并，该过程迭代计算只到剩下一个类为止，类由两个子类构成，每个子类又由更小的两个子类构成。如下图所示：二.合并方法在聚类中每次迭代都将两个最近的类进行合并，这个类间的距离计
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2023-06-19 14:40:48
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在本教程中，作者对现代机器学习算法进行了简要梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实践中的好坏，而这正是本文希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。文末给出了这些算法的具体实现细节。目录1、回归方法1.1 线性回归（正则化）1.2 回归树（集成方法）1.3 深度学习1.4 最近邻算法2、分类方法2.1 Logistic 回归（正则化）2.2 分类树
由上图我们可以看到，机器学习分为四大块，分别是 classification (分类)， regression (回归), clustering (聚类), dimensionality reduction (降维)。给定一个样本特征 x, 我们希望预测其对应的属性值 y, 如果 y 是离散的, 那么这就是一个分类问题，反之，如果 y 是连续
原创
2022-09-09 00:40:24
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线性回归回归问题： 目标值 - 连续型的数据1 线性回归的原理1.1 线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2 什么是线性回归线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归线型
分类：
分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。
1.逻辑回归 logistic
Logistic 回归是与线性回归相对应的一种分类方法，且该算法的基本概念由线性回归推导而出。Logistic 回归通过 Lo
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2018-08-18 10:40:14
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聚类算法之模型评估1 误差平方和(SSE \The sum of squares due to error)：举例:(下图中数据-0.2, 0.4, -0.8, 1.3, -0.7, 均为真实值和预测值的差)在k-means中的应用:公式各部分内容:【k为2类，m代表当前c类的聚心/质心，p为c类中所有点】上图中: k=2SSE图最终的结果,对图松散度的衡量.(eg: SSE(左图)&l
在分类中，对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。聚类需要解决的问题是将已给定的若干无标记的模式聚集起 来使之成为有意义的聚类，聚类是在预先不知道目标数据库到底有多少类的情况下，希望将所有的记录组成不同的类或者说聚类，并且使得在这种分类情况下，以某 种度量为标准的相似性，在同一聚类之间最小化，而在不同聚类之间最大化。与
原创
2023-04-11 11:53:19
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http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html高斯聚类http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/p/4385011.html向量刻画对象，矩阵刻画运动，用矩阵和向量的乘法施加运动矩阵的本质居然是运动...
原创
2022-01-12 16:57:16
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数据分析挖掘或者说机器学习中，有聚类与分类的概念，这是两个大类的问题，有人平时可能没有过多的去关注两者的区别。认为，聚类就是分类，分类就是聚类？显然，是不对的。
分类是根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。属于监督学习。
分类算法是有局限性的，需要事先知道样本的所有类别信息，并且断言待分类项都有一个类别与之对应。很
原创
2021-07-31 17:09:36
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分类与聚类
一次偶然的报告，老师无意的一句“不知道是聚类还是分类”，猛然发现自己对分类与聚类也不能分的很清楚。把分类与聚类区别整理了下: 分类(classification )：找出描述并区分数据类或概念的模型(或函数)，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类分析在数据挖掘中是一项比较重要的任务,目前在商业上应用最多。分类的目的是学会一个
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2023-06-21 22:06:37
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数据分析挖掘或者说机器学习中，有聚类与分类的概念，这是两个大类的问题，有人平时可能没有过多的去关注两者的区别。认为，聚类就是分类，分类就是聚类？显然，是不对的。分类是根据...
原创
2021-07-13 14:39:29
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分类：分类（classification），对于一个分类员来说，通常需要你告诉它“这个东西被分为某某类”，理想情况下，一个分类员会从它得到的训练集何总进行“学习”，从而具备对未知数据进行分类的能力，这种提供训练数据的过程通常叫做supervised learning（监督学习）。聚类：聚类（clustering），简单的说就是把相似的东西分到一组，聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现
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2023-09-07 21:34:26
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机器学习从学习的种类分为“无监督学习”（不对样本数据做任何标记甚至是过程干预）
原创
2022-09-13 12:27:10
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