不想悲伤到天明的博客_机器学习实战

机器学习实战 -- 预测数值型数据: 回归

误差很小。简单来说 a ,b 叫做回归系数 , 求 a , b 的过程就是回归。...

线性回归

岭回归

数据

原创精选 2023-07-20 16:58:04 253 阅读

机器学习实战 -- 支持向量机(1)

简单介绍支持向量机利用 SMO 进行优化利用核函数对数据进行空间转换将SV

数据

支持向量机

最优化

原创 2023-07-19 15:42:42 100 阅读

机器学习实战 -- 决策树

决策树的简介在数据集中度量一致性使用递归构造决策树使用 Matplotlib 绘制属性图决策树的认识决策树是一种树形结构，其中每个内部节.

数据集

决策树

数据

原创 2023-02-18 00:26:09 79 阅读

机器学习实战 -- K-均值聚类算法

k - 均值聚类算法对聚类得到的簇进行后处理二分k -均值聚类算法聚类是一种无监督学习,聚类分析试图将相似的对象归入同一簇,将不相同的对象归到不同簇中。相似这一概念取决于所选的相似度计算方法。K-均值聚类算法优点：易于使用缺点：收敛于局部极小值（converge at local minima）；大规模数据集上运行很慢适用范围：数

聚类

数据集

聚类算法

原创 2023-02-18 00:25:58 113 阅读

机器学习实战 -- 使用Apriori 算法进行关联分析

Apriori 算法频繁项集生成关联规则生成关联分析关联分析是在一种在大数据集中寻找有趣关系的任务。这种任务有两种形联规则...

频繁项集

关联规则

数据集

原创 2023-02-18 00:25:45 200 阅读

机器学习实战 -- 利用PCA来简化数据

降维技术对数据进行简化的原因 :使得数据集更易使用降低算法的计算开销去除噪声使得结果易懂在已标注与未标注的数据上都有降维技术。我们将主要关注未标注数据集上的降维技术,该技术同时也可以用于已标注的数据。第一种降维的方法是主成分分析PCA 。在PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本

数据

坐标轴

方差

原创 2023-02-18 00:24:55 114 阅读

机器学习实战 -- 逻辑回归

Sigmoid 函数和 Logistic 回归分类器最优化理论初步梯度下降最优化算法数据中的缺失处理基于Logistic 回归和 Sigmoid 函数的分类Sigmoid 函数 : 性质: ...

数据

缺失值

迭代

原创 2023-02-18 00:24:23 77 阅读

机器学习实战 -- 利用AdaBoost 元算法提高分类性能

组合相似的分类器来提高分类性能应用AdaBoost算法处理非均衡分类问题元算法是对其他算法进行组合的一种方式。基于数据集多重抽样的分类器我们可以将不同的分类器组合起来,而这种组合结果被称为集成方法或者元算法。使用集成方法时会有很多种形式:可以是不同算法的集成,也可以是同一算法在不同设置下的集成,还可以数据集不同部分分

数据集

决策树

权重

原创 2023-02-18 00:23:49 79 阅读

机器学习 -- 密度聚类(DBSCAN)

密度聚类密度聚类也称"基于密度的聚类"(density-based clustering) ,次类算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。通常情况下,密度聚类从样本密度的角度来考察样本之间的可连接线,并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类结果。 DBSCAN 是一种著名的密度聚类算法,它基于一组 "邻域" 参数 (, Minpts) 来刻画样本分

聚类

邻域

初始化

原创 2023-02-18 00:23:25 105 阅读

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