AinUser的博客

监督(supervised)分类(classification)1.knn(k Nearest Neighbors)算法：　　关键公式：d=(∑(xi−xtest)2)12d=(∑(xi−xtest)2)12 　　伪代码(pseudo_code)： 　　计算训练集中到该点的距离 　　选择距离最小的k个点 　　返回k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类<span...

过度拟合：机器从样本数据中过度的学习了太多的局部特征，在测试集中会出现识别率低的情况。1.过度拟合(从知乎上看到的)　　(1)对于机器来说，在使用学习算法学习数据的特征的时候，样本数据的特征可以分为局部特征和全局特征，全局特征就是任何你想学习的那个概念所对应的数据都具备的特征，而局部特征则是你用来训练机器的样本里头的数据专有的特征.　　(2)在学习算法的作用下，机器在学习过程中是无法区...

今天，给大家推荐最常用的10种机器学习算法，它们几乎可以用在所有的数据问题上： 1、线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 理解线性回归的最好办法是回顾一下童年。假设在不问对方体重的情况下，让一个五年级的孩子...