lhxsir的博客

之前搞过蓝桥杯，就从官网下载了Dev-cpp软件~http://dasai.lanqiao.cn/pages/dasai/news_detail_w.html?id=1819解压后，点击File – New – Project，直接F9编译F10运行：#include <stdio.h>#include <stdlib.h>int main(int arg ,char *argv[]) { printf("hello world!"); return 0;}编译运

K-Means和KNN区别：KNN是监督学习的分类算法，有对应的类别输出。KNN基本不需要训练，对测试集里面的点，只需要找到在训练集中最近的k个点，用这最近的k个点的类别来决定测试点的类别。K-Means是无监督学习的聚类算法，没有样本输出；K-Means则有明显的训练过程，找到k个类别的最佳质心，从而决定样本的簇类别。两个算法都包含一个过程，即找出和某一个点最近的点。两者都利用了最...

未完待续

后期补。。

一元逻辑回归数据：1|21|31|41|51|60|70|80|90|100|11代码：import org.apache.spark.mllib.classification.LogisticRegressionWithSGDimport org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.ml...

测试数据1：5,1 17,2 19,3 211,4 119,5 318,6 2测试代码1：import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectorsimport org.apache.spark.mllib.regression.{LabeledPoint, LinearRegressionWithSGD}import org.apache.sp...

代码：import org.apache.spark._import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating}object CollaborativeFilter { def main(args: Array[String]) { val conf = new SparkConf().setMaster("local...

代码：import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}import scala.collection.mutable.Mapobject CollaborativeFilteringSpark {val conf = new SparkConf().setMaster("local").setAppName("CollaborativeF...

VectorAssembler是一个transformer，作用是将多列数据转化为单列的向量列。 val assembler = new VectorAssembler().setInputCols(featureCol).setOutputCol("features")StringIndexer 作用是把一组字符型标签编码成一组标签索引，索引的范围为0到标签数量。val indexer = ne...

梯度下降法2

梯度下降法

评价分类结果（上）线性回归的评价指标《机器学习的敲门砖：归一化与KD树》特征工程系列：特征预处理（上）模型之母：简单线性回归&最小二乘法模型之母：简单线性回归的代码实现模型之母：多元线性回归《还不了解梯度下降法？看完这篇就懂了！》《手动实现梯度下降（可视化）》《线性回归中的梯度下降》...

之前我们介绍的KNN算法属于分类(Classification)，即Label为离散的类别型(categorical variable)，如：颜色类别、手机品牌、是否患病等。而简单线性回归是属于回归(Regression)，即Label为连续数值型(continuous numerical variable)，如：房价、股票价格、降雨量等。在这里插入代码片...

本次主要介绍处理分类型特征：编码与哑变量、二值化与分段略

之前写了KNN的基本概念和python基本实现方法，并没有对模型的好坏进行判断，接下来使用训练数据集和测试数据集来判断（使用accurcay分类指标）编写自己的train_test_split测试数据集未完待续...

K近邻算法(k-NearestNeighbor)k近邻算法是机器学习算法最简单的算法，流程如下：(1) 计算测试对象到训练集中每个对象的距离(2)按照距离的远近排序(3)选取与当前测试对象最近的k个对象，作为该测试对象的邻居(4)统计这k个邻居的类别频率(5)k个邻居里频率最高的类别，即为测试对象的类别python代码实现1、自实现KNN算法import numpy as np...