jjwwwww的博客

前言 k-means算法是一种基于样本间相似性度量的间接聚类方法，属于非监督学习方法。通过指定k值将数据自动迭代分成k组，实现数据分类，然后可对分类好的数据进行进一步的研究。 算法原理 1.在数据中随机选取k个数据作为聚类中心 2.计算其他数据到k个聚类中心的距离（这个距离可以是欧氏距离或者其他距离） 3.根据到聚类中心的最小距离将数据分为k类 4.更新聚类中心的坐标（对分类好的数据求均值） 5...

线性回归学习笔记 前言 本文章为个人的学习笔记。学习书籍《机器学习》（周志华著，俗称西瓜书）。 线性模型基本形式 首先是最基本的线性模型： f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+...+wnxn+b f( \textbf{x} )=w_1x_1+w_2x_2+w_3x_3+...+w_nx_n+bf(x)=w1​x1​+w2​x2​+w3​x3​+...+wn​xn​+b 化简成向量形式 f(x...

机器学习基本概率论知识——学习笔记期望方差期望方差协方差常用概率分布高斯分布均匀分布二项分布伯努利分布条件概率贝叶斯公式最大似然估计 期望方差 期望 E(x)=∑xip(xi)E(\boldsymbol x)=\sum x_ip(x_i)E(x)=∑xi​p(xi​) E(x)=∫−∞∞xf(x)dxE(x)=\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dxE(x)=∫−∞∞​xf(x...

搭建一个简单的神经网络——学习笔记前言代码 前言 搭建一个简单二分类神经网络。 一个简单的三层网络，包括输入层，隐层，输出层。反向传播迭代更新。 软件：PyCharm Python version：3.7 代码 import numpy as np class NeuralNetwork: def __init__(self): pass ##实现sigmode...