【机器学习】《机器学习实战》笔记

本文介绍了机器学习的基本概念,包括有监督学习和无监督学习的区别,并详细讲解了K-近邻算法的优点与应用场景。此外还提供了Python环境下改变工作路径的方法及numpy库的使用技巧。

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在python shell改变当前工作路径的方法:(假如我想把工作路径改为: E:\python\machine learning)

import os
os.chdir("E:\python\machine learnging")
print os.getcwd()


第一章
何谓机器学习:机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。

选择何种算法的依据:1、完成何种任务;2、需要分析和预测的数据:数据特征为离散or连续;
有监督学习:预测目标变量的值
     分类:离散型
     回归:连续型
无监督学习
     聚类:
     密度估计

第二章  K-近邻算法
优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定
缺点:计算复杂度高、空间复杂度高
适用数据范围:数值型和标称型

一般流程:收集数据-->准备数据-->分析数据-->训练算法-->测试算法(计算错误率)-->使用算法

在处理不同取值范围的特征值时,采用的方法是将数值归一化

--------------------Python----------------
numpy库
tile()函数可以将变量内容复制成输入矩阵同样大小的矩阵。
itemgetter方法可以按照第二个元素的次序对元组进行排序。

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