机器学习
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程序猿蓝桉
这个作者很懒，什么都没留下…
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机器学习和深度学习-----概念篇
预处理+机器学习库进行机器学习。 监督学习：A、分类：决策树，临近取样 ，支持向量机， 神经网络算法B、回归：线性回归，非线性回归 非监督学习：A、K-near算法聚类B、 hierarchical dustering 算法聚类 机器学习...转载 2018-12-24 10:52:05 · 282 阅读 · 0 评论 -
机器学习基本概念
概念学习：从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数例如：概念定义在实例集合智商，这个集合表示为X（X：所有可能的日子，每个日子有六个属性）。c（x）= 1 则享受运动 c（x）= 0 则不享受运动x：每一个实例X：样例集合学习目标 fuc： X -> Y ...原创 2018-12-24 10:53:12 · 188 阅读 · 0 评论 -
机器学习步骤
1、将数据拆分为训练集和测试集2、用训练集和训练集的特征向量来训练算法3、用学习来的算法运用在测试集上来评估（可能涉及到调整参数）算法，用验证集（用来调参）。 ...原创 2018-12-24 10:53:40 · 536 阅读 · 0 评论 -
决策树
机器学习中分类和预测算法的评估：准确率速度强壮性：有噪声可以不受干扰可规模性：数据特别大（指数级增长）的能够继续使用可解释性：当我们算法对特征值的选择和归类的时候，能够非常容易解释我们学习出来的模型 决策树（分类算法）决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部节点表示在一个属性上的...原创 2018-12-25 15:16:07 · 244 阅读 · 0 评论 -
邻近取样算法
一、最邻近规则分类KNN算法 1、输入基于实例的学习，即懒惰学习 2、算法步骤 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近的K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多次的类别 3、细节 K的选择：K的值（1,3,5,7等必须为奇数个...原创 2018-12-25 15:17:22 · 1406 阅读 · 0 评论