LU_ZHAO的博客

Supervised Learning 监督学习我们给算法一个数据集，包括了正确答案。然后算法学习出能够给出更多的正确答案。这也叫做回归问题。回归是指我们设法预测连续值的属性。想起数学中的函数方程。多项式方程，如何从多个因变量得到结果。就是可以通过发现数据中的一些属性跟答案之间的关系，我们能够推出一个公式。分类是指，我们设法预测一个离散值输出，可能有很多类型。测试你有很多同...

安装graphvizconda install -c anaconda graphviz # -c 选择源（channel）pip install pydotconda install python-graphviz生成决策树图形的 pdf 文件from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treefrom s...

CURE算法是一种层次聚类算法。层次聚类方法(Hierarchical Clustering Method) 是一种发展比较早、应用广泛的聚类方法，按采用“自顶向下(Top—Down)”和“自底向上(Bottom—Up)”两种方式，分别被称为分解型层次聚类法(Divisive Hierarehieal Clustering)和聚结型层次聚类法 (Agglomerative Hierarchica...

http://www.cs.umn.edu/sites/cs.umn.edu/files/tech_reports/99-007.pdfhttps://blog.youkuaiyun.com/u014593570/article/details/77732292https://zhuanlan.zhihu.com/p/22498257

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6179132.html

层次聚类层次聚类通过对数据集在不同层次进行划分，从而形成树形的聚类结构。数据集的划分可采用“自底向上”的聚合（agglomerative）策略，也可采用“自顶向下”的分拆（divisive）策略。“自底而上”的算法开始时把每一个原始数据看作一个单一的聚类簇，然后不断聚合小的聚类簇成为大的聚类。“自顶向下”的算法开始把所有数据看作一个聚类，通过不断分割大的聚类直到每一个单一的数据都被划分。根据聚...

机器学习下面是Arthur Samuel(1959)的定义：Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.在没有明确设置的前提下，是计算机具有学习能力的研究领域。机器学习与人的学习的区别在于，机器没有情绪，有强大的时间和空间，去做大量的测试，因此计...