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RSS订阅原创 机器学习算法-密度聚类算法
密度聚类算法有多种，以下介绍的密度聚类算法包括：密度聚类(DBSCAN)、层次密度聚类(HDBSCAN)和顺序密度聚类(OPTICS)。
2024-07-19 16:20:14
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原创 机器学习算法--层次聚类算法
层次聚类算法（Hierarchical Clustering Algorithm）是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分成多个不同层次的簇。与K均值聚类不同，层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是通过计算样本之间的相似度或距离来构建一个层次结构。
2024-07-18 17:00:48
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原创 机器学习算法-原型聚类K-Means算法
我们在前边学习了KNN算法、线性回归算法、逻辑回归算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林和支持向量机算法，它们都属于有监督学习算法，有监督学习的核心在于从带有标签的数据中学习，在这种有标签的数据学习的过程中，算法的目标是找到输入特征和输出标签之间的映射关系。而在有的情况下，我们并不知道数据的类别标签，无法预先提供带有标签的数据，这种情况下就需要用到无监督学习算法。无监督就是事先并不需要知道数据的类别标签，而只是根据数据特征去学习，找到相似数据的特征，然后把已知的数据集划分成不同的类别。
2024-07-18 13:51:13
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原创 机器学习算法-支持向量机
支持向量机（）简称SVM算法，它的基本思想是在特征空间中找到一个超平面，能够将不同类别的样本分开，并且使得离这个超平面最近的样本点到该平面的距离（即间隔）最大化，SVM可以用来处理分类和回归分析。
2024-07-16 16:22:45
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原创 机器学习算法-随机森林及集成学习简介
在上一节中我们介绍了决策树算法，在实际工作中，我们即可以使用一棵决策树来解决问题，也可以使用多棵决策树来共同解决问题，也就是随机森林。随机森林指的是由多棵决策树组成，随机指的是每一个决策树的样本是随机从数据集中采样得到的。假设模型由三棵决策树组成，我们给每棵决策树都随机抽取样本进行训练，由于这三棵树的训练样本不一样，因此他们最后得到的决策结果有可能也不同。最后我们把这三棵树的结果做一个综合，就得到最终的决策结果。
2024-07-15 17:08:19
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原创 机器学习算法-决策树
决策树是一种分类与回归的方法，它以树形结构的形式进行呈现，可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是特征空间与类空间上的条件概率分布。
2024-07-12 17:06:19
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原创 机器学习算法-朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法是一种基础的分类算法，它是在贝叶斯原理的基础上，假定特征与特征之间相互独立。那特征之间相互独立是什么意思呢？简单来说，一个人的性别和国籍这两个特征就是相互独立的，一个人的性别并不会影响这个人的国籍，而一个人的身高就会影响他的穿衣尺寸，他的身高和穿衣尺寸就不是相互独立的。
2024-07-11 16:43:44
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原创 机器学习算法--线性回归算法
在日常的生活中，我们经常会遇到一些排队的场景 ，例如：早上在上班早高峰去坐地铁，在地铁入口处地铁协管员会要求人们进行排队，尽管队伍中的人员没有刻意站成一条直线，但从队伍外边来看，它就是一条直线。有一天，因为你起床晚了，特别着急的赶到地铁站，如果赶不上这班地铁你就要迟到了，所以你很想一下子排到队伍的前边去，但是按照要求，你只能排在队伍的最后边。同样，新来的人要进地铁站，也一定排在队伍的最后边。
2024-07-05 15:17:28
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原创 机器学习算法--KNN算法（K最近邻算法）
在我们的生活中总是存在着各种各样的选择，好多选择对我们的生活影响不大，但总会让我们苦恼，例如：买什么牌子的手机？周末陪女朋友去哪玩？每次遇到问题，我们都会怎样解决呢？我们先来做一个小测试，如果你媳妇过生日了现在你要给你媳妇选礼物，你会怎么做？我希望你能在5秒内从下边的三个选项中选择一个：1、随便选择一个就行2、问问周围的兄弟都送什么礼物了3、做一份详细的报告 ，根据媳妇的情况量身定制礼物的挑选方案。
2024-07-05 10:35:29
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空空如也
空空如也
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