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RSS订阅原创 机器学习：PCA降维
ORL数据集包含40个人的400张人脸图像（每人10张）。我们将使用PCA对这些图像进行降维处理。PCA作为一种经典的无监督降维方法，在人脸识别、数据压缩等领域有广泛应用。通过本文的ORL数据集实战，我们可以直观地理解PCA的工作原理和实际效果。但也要注意，PCA不是万能的，在实际项目中需要根据数据特点选择合适的降维方法。
2025-06-11 20:52:12
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原创 基于SVM的垃圾邮件分类
在数字化时代，电子邮件仍然是企业和个人沟通的主要方式。然而，据最新统计，全球每天发送的电子邮件中约有56.5%是垃圾邮件，这不仅降低了工作效率，还可能带来安全风险。本文将手把手教你如何使用支持向量机(SVM)构建一个高效的垃圾邮件分类系统，测试准确率可达98%以上。
2025-06-02 03:15:00
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原创 机器学习：Logstic回归函数和Sigmoid函数
逻辑回归虽然名称中有"回归"二字，但实际上是一种广泛使用的分类算法，特别适合处理二分类问题。它的核心思想是通过线性回归的组合加上Sigmoid函数，将输出映射到(0,1)区间，表示属于某一类的概率。逻辑回归作为机器学习中最基础的分类算法之一，理解其数学原理和实现细节对学习更复杂的模型至关重要。从数学推导到Python实现，展示了逻辑回归的各个方面：Sigmoid函数的数学性质及其在分类中的作用极大似然估计与交叉熵损失的推导梯度下降算法的具体实现各种改进和扩展方法。
2025-05-19 04:15:00
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原创 机器学习：决策树
决策树是一种监督学习算法，通过构建树状结构模型来进行决策或预测。决策树因其模型可视化直观、易于理解和实现而受到广泛欢迎，在医疗诊断、金融风险评估、客户关系管理等领域有着重要应用。ID3(Iterative Dichotomiser 3)是最早的决策树算法之一，采用信息增益作为特征选择标准。C4.5是ID3的改进版本，引入信息增益比解决ID3偏向选择取值较多特征的问题。如果是内部节点，存储分裂特征(feature)和子节点(children)其中A是特征，D_v是特征A取值为v的子集。
2025-04-21 04:45:00
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原创 机器学习模型评估：ROC曲线与PR曲线
预测正例 (Positive)预测负例 (Negative)实际正例 (True)实际负例 (False)选择建议推荐优先使用PR的场景正样本比例 < 10%精确率比召回率更重要（如垃圾邮件过滤）负样本过多且价值低（如异常检测）推荐优先使用ROC的场景类别分布均衡（≈1:1）需要评估整体排序质量（如推荐系统）同时关注正负类错误（如风控模型）
2025-04-07 04:45:00
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原创 基于K近邻算法的分类器的实现
KNN 算法是一种简单而强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。它的核心思想是通过计算样本之间的距离来找到最近的邻居，并根据邻居的标签进行预测。尽管 KNN 算法有一些缺点（如计算复杂度高），但通过合理选择 K 值、距离度量方法和数据预处理，可以显著提高其性能。
2025-03-23 15:33:19
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原创 Anaconda的安装
2. 根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux）选择相应的安装包。2. 根据你的操作系统（Windows、macOS、Linux）选择相应的安装包。3. 选择适合你系统的最新版本的 Anaconda3 安装包下载即可。打开搜索框，搜索编辑系统环境变量，双击打开。选择conda（若之前没用过可能会自动选择，我不清楚）3. 下载最新版本的 VS Code 安装包。从下载的安装包中找到这三个文件，新建添加。输入conda检查是否安装成功。点击变量path，点击编辑。点击右下角python与。
2025-03-08 15:40:54
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空空如也
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