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，
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2024-06-13 10:28:01
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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
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2024-04-12 14:12:09
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scikit-learn基本功能主要分为六大部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择和数据预处理。1、分类 分类属于有监督学习，是给对象指定所属类别范畴的。常见的应用场景有垃圾邮件检测、图像识别。分类已实现的算法有：K最邻近算法、逻辑回归、支持向量机、随机森林和决策树等。2、回归  
聚类是把一个数据集划分成多个子集的过程，每一个子集称作一个簇（Cluster），聚类使得簇内的对象具有很高的相似性，但与其他簇中的对象很不相似，由聚类分析产生的簇的集合称作一个聚类。在相同的数据集上，不同的聚类算法可能产生不同的聚类。聚类分析用于洞察数据的分布，观察每个簇的特征，进一步分析特定簇的特征。由于簇是数据对象的子集合，簇内的对象彼此相似，而与其他簇的对象不相似，因此，簇可以看作数据集的“
第二种监督学习是回归。在回归中，机器使用先前的(标记的)数据来预测未来。天气应用是回归的好例子。使用气象事件的历史数据(即平均气温、湿度和降水量)，你的手机天气应用程序可以查看当前天气，并在未来的时间内对天气进行预测。 在无监督学习中，数据是无标签的。由于大多数真实世界的数据都没有标签，这些算法特别有用。无监督学习分为聚类和降维。聚类用于根据属性和行为对象进行分组。这与分类不同，因为这些
作 者 马文辉近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势， 这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展， 这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。 所以在建模比赛中， 只要数据量还比较大， 就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习 ( Machine Learning ) 是
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2024-09-23 06:15:01
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回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。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，而这正是本篇梳理希望完成的。因此本文力图基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点。而机器之心也在文末给出了这些算法的具体实现细节。 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
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
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2024-05-14 22:16:04
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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
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2024-05-12 17:47:43
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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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聚类分析技术在软件测试中的应用 引言 回归测试的目的是保证修改过后的软件没有引入新的错误。但是随着软件的演化，回归测试用例集不断增大，为了控制成本，回归测试用例选择技术应运而生。近年来，聚类分析技术被运用到回归测试用例选择问题中。其基本思想为：根据测试用例的历史执行剖面进行聚类，将具有相似的函数覆盖、能够发现相同故障的测试用例聚为一个簇。然后通过取样策略从每一簇中选出一定比例的测试用例组成新的测试
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
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2024-05-17 03:25:31
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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
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2024-01-28 02:24:26
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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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分类与回归主要是为了预测，而聚类是关注当前的“分类整理”。聚类的概念与度量分类与回归主要是为了预测，而聚类是关注当前，其任务为： 将个样本“合理地分到”类中。聚类与分类的区别聚类与分类有些相似，但又有很大的不同。分类是知道了类的标识，在样例的指导下进行的，而聚类是不知道类的标识，仅知道类别的个数（有时，也不知道，那时就把它作为超参数，事先设定）。 没有样例来指导，那以什么为依据呢？实际上，它是遵循
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2024-09-25 06:55:52
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作 者马文辉近年来，全国赛的题目中，多多少少都有些数据，而且数据量总体来说呈不断增加的趋势， 这是由于在科研界和工业界已积累了比较丰富的数据，伴随大数据概念的兴起及机器学习技术的发展， 这些数据需要转化成更有意义的知识或模型。 所以在建模比赛中， 只要数据量还比较大， 就有机器学习的用武之地。1. MATLAB机器学习概况机器学习 ( Machine Learning ) 是一门
如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评价标准。7.9.1 调整兰德系数 （Adjusted Rand index）1. 数学原理 兰德系数（Rand index）需要给定实际类别信息C，假设K是聚类结果，a表示在C与K中都是同类别的元素对数
在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤
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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