机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归
欠拟合与过拟合
岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习 K-means算法4.1 线性回归回归问题：
目标值 - 连续型的数据4.1.1 线性回归的原理2 什么是线性回归
函数关系 特征值和目标值
线型模型
线性关系
y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + …
目录1、介绍2、原理输入激活函数3、损失及其优化损失函数优化4、API5、案例：乳腺癌肿瘤预测数据集代码?作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发。?主页：@逐梦苍穹?回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归?您的一键三连，是我创作的最大动力?1、介绍目
在本文中，我对现代机器学习算法进行了简要梳理，我通过查阅转载众多博客和资料，基于实践中的经验，讨论每个算法的优缺点，并以机器学习入门者的角色来看待各个模型。主要内容来自《机器之心》：回归、分类与聚类：三大方向剖解机器学习算法的优缺点通俗理解：1.给定一个样本特征 , 我们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。 2.如果给定
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2024-04-28 15:26:29
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前面几篇文章介绍了回归或分类的几个算法，它们的共同点是训练数据包含了输出结果，要求算法能够通过训练数据掌握规律，用于预测新输入数据的输出值。因此，回归算法或分类算法被称之为监督学习（Supervised Learning）。本篇文章将接触有别于监督学习的另一类机器学习算法——无监督学习（Unsupervised Learning）。无监督学习是寻找缺乏标准答案的输入数据的规律。其中聚类算法是无监督
常用的分类算法包括： 决策树分类法 朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier) 基于支持向量机(SVM)的分类器 神经网络法 k-最近邻法(k-nearest neighbor，kNN) 模糊分类法下文出处 常见的聚类算法包括： ①基于划分的聚类算法 k-means： 是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中
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2023-12-21 09:35:00
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线性回归举例：预测房价、股票等希望输入一个（或多个）值，得到预测值线性回归具体做法量化收集到的特
原创
2022-08-01 10:37:21
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一、数据挖掘的常用方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个
概况：数据挖掘对聚类算法的要求：可伸缩性（在小数据集上算法优，同样要求在大数据集上算法优）、处理不同类型数据的能力、发现任意形状簇的能力、输入参数的领域知识最小化、处理噪声数据的能力、对输入数据顺序的敏感、可解释性和可用性、基于约束的聚类、处理高维数据的能力。聚类方法的分类：基于划分的方法：构建数据集的k个划分，每个划分表示一个聚类（每个划分至少包含一个对象、每个对象只属于一个划分（可相应变动））
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2024-07-11 06:08:48
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2.2 聚类 我们经常会碰到这样的问题： 1）如何通过一些特定的症状归纳某类特定的疾病？ 2）谁是银行信用卡的黄金客户？ 3）谁喜欢打国际长途，在什么时间，打到哪里？ 4）对住宅区进行聚类，确定自动提款机ATM的安放位置。 5）如何对用户WAP上网行为进行分析，通过客户分群进行精确营销？ 除此之外，促销应该针对哪一类客户，这类客户具有哪些特征？这类问题往往是在促销前首要解决的问题，对
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2023-12-04 14:44:35
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题注：主成分分析分析与因子分析也有不同，主成分分析仅仅是变量变换，而因子分析需要构造因子模型。主成分分析：原始变量的线性组合表示新的综合变量，即主成分；因子分析：潜在的假想变量和随机影响变量的线性组合表示原始变量。因子分析与回归分析不同，因子分析中的因子是一个比较抽象的概念，而回归因子有非常明确的实际意义！一. 问题引入你是否曾经遇到过以下问题：二. 概念1. 高中大家都读过吧？（没读过怎么可能看
# 机器学习中的回归、分类、聚类和降维的应用领域
在机器学习中，回归、分类、聚类和降维是四个常见的技术，它们应用于各个领域，比如金融、医疗、电子商务等。本文将介绍这些技术的应用领域，并为一个刚入行的小白详细讲解实现这些算法的流程和代码示例。
## 流程步骤概览
以下是实现机器学习的回归、分类、聚类和降维的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-23 05:49:32
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文章目录前言一、参数解析二、使用步骤1.导入数据2.操作步骤总结 前言 一、参数解析#最终结果会是基于Inertia（簇内平方和）来计算的n_init次连续运行后的最佳输出
k = KMeans(n_clusters=4,#类的个数
init='k-means++',#可输入"k-means++"，"random"或者一个n维数组。这是初始化质心的方法，默
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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1.简述分类与聚类的联系与区别？ 分类是按照某种标准给对象贴标签，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。区别是分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不确定。 聚类不需要人工标注和预
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2023-12-12 14:44:24
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聚类
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在自然科学和社会科学中，存在着大量的分类问题。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于分类学，在古老的分类学中，人们主要依靠经验和专业知识来实现分类，很少利用数学工具进行定量的分类。随着人类科学技术的发展，对分类的要求越来越高，以致有时仅凭经验和专业知识难以确切地进行
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2023-12-16 22:23:52
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1.问题定义 在日常银行、电商等公司中，随着时间的推移，都会积累一些客户的数据。在当前的大数据时代、人工智能时代，数据就是无比的财富。并且消费者需求显现出日益差异化和个性化的趋势。随着我国市场化程度的逐步深入，以及信息技术的不断渗透，对大数据的分析已是必然趋势。本案例就是使用机器学习聚类算法对客户进行分组，为销售人员进行精准营销提供帮助。2.数据收集本数据是
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2023-08-28 11:04:30
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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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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“
