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原创机器学习PCA 原理及实战：从理论到人脸识别应用

本博客详细介绍了 PCA 的原理与实战，从数学基础到代码实现，再到人脸识别中的应用，完整展示了 PCA 的全流程。通过实验可以看到，PCA 作为一种经典的降维方法，在处理高维数据时具有独特的优势，但也存在一定的局限性。对于想要进一步拓展的读者，可以考虑：对比 PCA 与其他降维方法（如 LDA、t-SNE）的效果在 PCA 中加入正则化（如 PCA-L1）以获得更稀疏的特征表示探索核 PCA（Kernel PCA）处理非线性数据的能力。

2025-06-15 00:46:21 1567

原创机器学习支持向量机

支持向量机是一种基于间隔最大化原则的监督学习模型，它通过找到数据集中的最优超平面来区分不同的类别。在二维空间中，这个超平面可以看作是一条线；在三维空间中，它是一个平面；而在更高维空间中，它是一个超平面。本文通过 SVM 实现了垃圾邮件分类器，利用文本预处理和线性 SVM 在测试集上达到了 99.2% 的准确率。SVM 在高维稀疏数据（如文本）中表现优异，但需注意参数调优和计算效率问题。实际应用中可结合深度学习（如 Word2Vec + 神经网络）进一步提升性能。

2025-06-03 00:49:44 636

原创机器学习 Logistic回归

逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的监督学习算法，其核心是通过 Sigmoid 函数将线性回归的结果映射到 (0,1) 区间，从而将概率转化为分类决策。优点模型简单易解释，参数权重直接反映特征重要性。输出概率可用于排序或风险评估（如广告点击率预测）。计算效率高，适合大规模数据。缺点与改进线性决策边界：无法处理非线性问题，需通过特征工程（如多项式特征）或核方法扩展。对异常值敏感：需进行数据清洗和归一化。

2025-05-20 00:43:06 943

原创机器学习朴素贝叶斯算法:基于西瓜数据集的瓜类品质预测

本文通过西瓜数据集，详细介绍了朴素贝叶斯算法的原理与 Python 实现过程。从数据加载、概率计算到最终预测，逐步展示了算法的运行机制。朴素贝叶斯算法在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有着广泛应用，其简单高效的特点使其成为机器学习入门与实践的重要算法之一。后续可以进一步研究如何优化算法，处理特征相关性问题，以提升分类准确率。

2025-05-05 16:07:01 1843

原创决策树算法：ID3 与 CART 算法

ID3 和 CART 作为决策树算法的经典代表，在机器学习中占据重要地位。ID3 基于信息增益构建多叉树，简单直接但存在局限性；CART 利用基尼指数构建二叉树，功能更强大。实际应用中，常根据数据特点和任务需求选择合适算法，或采用改进算法如 C4.5，以及基于它们发展而来的随机森林、GBDT 等集成学习算法，以提升模型性能和泛化能力。未来，随着数据规模和复杂度的增加，决策树算法有望在更多领域发挥关键作用。

2025-04-21 22:51:06 753

原创机器学习模型评估：PR 曲线与 ROC 曲线

True Positive（真正例）：模型正确地将正例分类为正例。False Positive（假正例）：模型错误地将负例分类为正例。False Negative（假反例）：模型错误地将正例分类为负例。True Negative（真反例）：模型正确地将负例分类为负例。PR 曲线和 ROC 曲线是机器学习模型评估中不可或缺的工具。它们从不同的角度展示了模型的性能，为我们提供了全面了解模型表现的途径。

2025-04-07 19:09:15 2498

原创基于K近邻算法的分类器的实现

在机器学习领域，有许多经典的算法可以用于分类问题。而K近邻（KNN）算法是其中一种简单而有效的方法。本文将深入探讨KNN算法的原理和实现，并介绍基于KNN算法的分类器的实际应用。k最近邻（kNN）算法是一种简单而有效的机器学习算法，常用于分类和回归问题。基本思路就是计算测试数据与样本的距离，取得距离最近的前k个数据的标签类，将其中出现次数最多的标签类作为测试数据的预测结果。

2025-03-24 18:32:51 777

原创 Anaconda 和 VSCode 下载和配置

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。以上就是今天分享的全部内容。本文主要介绍了Anaconda和VSCode的下载、配置及基础使用方法。值得一提的是，通过conda工具，您可以轻松创建所需的虚拟环境，这为Python开发提供了极大的便利。更多高级功能和技巧，期待您的进一步探索与实践。

2025-03-03 22:25:17 500

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