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机器学习实战笔记(Python实现)-01-机器学习实战
本系列博客源自于读《机器学习实战—中文版》这本书的学习笔记,用于日后翻阅、查看资料用。这本书的主要介绍的算法是源自于一篇ICDM会议上的论文----“数据挖掘十大算法”。论文选出的十大机器学习算法包括:C4.5决策树、Kmeans、支持向量机(SVM)、Apriori、最大期望算法(EM)、PageRank算法、AdaBoost算法、k-近邻算法(kNN)、朴素贝叶斯算法(NB)和分类回归树算法(CART)。原创 2015-11-05 15:59:07 · 4167 阅读 · 0 评论 -
机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN)
机器学习实战笔记(Python实现)-02-k近邻算法(kNN) -- 下面来看一下书上对这个算法的原理介绍:存在一个训练样本集,并且每个样本都存在标签(有监督学习)。输入没有标签的新样本数据后,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,然后算法提取出与样本集中特征最相似的数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,而且k通常不大于20。最后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。原创 2015-11-07 17:27:58 · 15424 阅读 · 6 评论 -
机器学习实战笔记(Python实现)-01-机器学习实战
机器学习实战本博客来自于优快云:http://blog.youkuaiyun.com/niuwei22007/article/details/49663977本系列博客源自于读《机器学习实战—中文版》这本书的学习笔记,用于日后翻阅、查看资料用。机器学习算法越来越受到人们的青睐,是由于这些算法在一定程度上可以达到智能的目的,比如人脸识别、图像文本分类等在一定程度上可以代替人工繁琐复杂的操作。《机器原创 2015-11-09 09:34:15 · 9409 阅读 · 4 评论