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
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，
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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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
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
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
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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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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回归与聚类算法1. 线性回归1.1 线性回归的原理1.1.1 线性回归应用场景1.1.2 什么是线性回归1.2 线性回归的损失和优化原理（理解记忆）1.2.1 损失函数1.2.2 优化算法1.3 线性回归API1.4 波士顿房价预测1.4.1 分析1.4.2 回归性能评估1.4.3 代码1.4.4 正规方程和梯度下降对比1.4.5 线性回归总结1.5 欠拟合与过拟合1.5.1 什么是过拟合与欠拟
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
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
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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【机器学习】树回归和聚类算法解析和应用文章目录1 树回归2 CART ( Classification And Regression Tree) 分类回归树3 K-means 3.1 合理选择 K 值 3.2 采用核函数 3.3 收敛证明4 聚类应用1 树回归树回归 概述我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees， 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。树回归 场景当数据拥有众多特征并且特征之间关系十
原创
2021-07-07 10:54:03
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一、K-Means（k-平均或k-均值）
可以称的上是知名度最高的一种聚类算法
K-Means算法属于基于划分的聚类算法，对N 维欧⽒空间中的点进⾏聚类，是⼀种最简单的⽆监督学习⽅法。它通过迭代来实现，其基本思想是：每次确定K个类别中⼼，然后将各个结点归属到与之距离最近的中⼼点所在的Cluster，然后将类别中⼼更新为属于各Cluster的所有样本的均值，反复迭代，直⾄类别中⼼不再发⽣变化或变化⼩
1. K-Means 算法 此算法是很常用的一个算法，也是基于向量距离来做聚类。算法步骤： （1） 从 n 个向量对象任意选择 k 个向量作为初始聚类中心 （2） 根据在步骤（1）中设置的 k 个向量（中心对象向量），计算每个对象与这 k 个中心对象各自的距离 &nbs
原创
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2022-12-10 16:10:52
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AI学习---回归和聚类算法
原创
2022-02-17 16:39:04
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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
简单地说，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
原创
2023-05-10 14:33:31
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本文是“漫谈 Clustering 系列”中的第 8 篇，参见本系列的其他文章。系列不小心又拖了好久，其实正儿八经的 blog 也好久没有写了，因为比较忙嘛，不过觉得 Hierarchical Clust...
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2016-08-05 11:12:00
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