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RSS订阅原创 PCA降维
PCA (Principal Component Analysis) 是一种常用的数据降维算法，用于对高维数据进行降维和特征提取。它的主要思想是通过对数据的协方差矩阵进行特征值分解，选择前 k 个特征值最大的特征向量作为新的主成分，将原始数据投影到主成分空间，从而实现数据降维。给定n个样本（每个样本维度为p维）定义为样本在第一主成分/主方向上的投影：其中，目标是找到a1,使z1的方差最大。
2024-06-17 21:51:09
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原创 支持向量机（SVM）
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归分析。它的主要目的是寻找一个最优超平面，将不同属性的数据分成不同的类别。SVM是一种有效的分类器，因为它可以处理高维数据，并且可以使用核函数处理非线性可分的数据。2.支持向量离分隔超平面最近的那些点被称为支持向量SVM在处理高维数据和非线性数据时表现出色，并且对于噪声数据和小样本问题也有很好的效果。
2024-06-11 12:32:17
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原创 机器学习之逻辑回归
逻辑回归是一个分类问题，逻辑回归通过计算输入特征的线性组合，使用Sigmoid函数将输出值范围压在0到1之间，表示某个类别发生的概率，并通过设定阈值（如0.5）将概率转换为类别输出（如[0，0.5）为一类，[0.5,1)为一类），因此特别用于二分类问题。def loadDataSet():#打开文本并且逐行读取dataMat=[]fr=open(r'C:\Users\HH\Desktop\Python\machinelearninginaction\Ch05\testSet.txt')#打开txt文本。
2024-05-27 19:34:45
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原创 机器学习—贝叶斯分类
贝叶斯分类算法是基于贝叶斯方法的一列分类算法，包括朴素贝叶斯、半朴素贝叶斯、贝叶斯网络、EM算法等，朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。先验概率：是指根据以往经验和分析得到的概率。后验概率：事情已经发生，要求这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小。后验概率类似于条件概率联合概率与之前实验对比：数据集手动输入，没有调库，测试集和训练集的设置也更加方便。朴素贝叶斯运用到的概率公式有接触过，对于计算也更容易理解。
2024-05-12 20:22:00
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原创 机器学习之决策树
ID3算法中，选择的是信息增益来进行特征选择，信息增益大的特征优先选择。基尼指数的意义是从数据集D中随机抽取两个样本类别标识不一致的概率。基尼指数越小，数据集的纯度越高。相比于信息增益，信息增益比等作为特征选择方法，基尼指数省略了对数计算，运算量比较小，也比较容易理解，所以CART树选择使用基尼系数用来做特征选择。在这个模型中用ID3算出的准确率比基尼指数的高一些。
2024-04-30 16:17:37
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原创 机器学习之模型评估
模型评估是对训练好的模型性能进行评估，模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分，有助于我们了解模型的性能和泛化能力。机器学习的任务有回归,分类和聚类，针对不同的任务有不同的评价指标。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。虽然在鸢尾花实验中k值对准确率和ROC曲线并无显著影响，但我们需要知道，在不特定问题中，较小的k值意味着模型会更加复杂，因为它更多地依赖于训练数据中的局部结构。这可能导致模型对训练数据过拟合，从而在测试数据上的表现不佳。
2024-04-16 15:42:46
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原创 K-近邻算法
k近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点是精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定；缺点是计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。k近邻算法的工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似数据（最近邻）的分类标签。
2024-04-02 17:00:58
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原创 安装anaconda及环境配置
安装完Anaconda后检查是否安装成功，在命令行输入conda --version显示未找到文件。a.登录Anaconda官网，进去直接点击"Download"就可以了(7.点击Finish就安装完成了（无需安装完打开查看可把两个勾选项取消）每添加一个路径重新新建一个，直至将（如图黄色框中文件路径）添加完为止。原因：未配置环境变量，完成此步骤后再次操作就成功出现了。点击链接进入清华镜像站，选择要下载的版本。2.新建>>找到下载Anaconda时的文件路径复制下来。下载很慢，推荐使用下面的方法。
2024-03-10 16:09:07
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空空如也
空空如也
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