RexT1的博客

KNN 概述k-近邻（k-NN, k-Nearest Neighbor）算法是一种 基本分类与回归方法 ，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。

机器学习实战：使用 Apriori 算法进行关联分析从大规模数据集中寻找物品间的隐 含关系被称作关联分析（association analysis）或者关联规则学习（association rule learning）。这 里的主要问题在于，寻找物品的不同组合是一项十分耗时的任务，所需的计算代价很高，蛮力搜 索方法并不能解决这个问题，所以需要用更智能的方法在合理的时间范围内找到频繁项集。本章 将介绍如何使用Apriori算法来解决上述问题。

机器学习实战：K-Means（K-均值）聚类算法聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。它有点像全自动分类。聚类 方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。本章要学习一种称为K均值（K-means）聚类的算法。之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的 中心采用簇中所含值的均值计算而成。下面会逐步介绍该算法的更多细节。

之前介绍的线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实际生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用第8章的线性回归技术来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分方式下，树结构和回归法就相当有用。本章首先介绍一个新的叫做CART的树构建算法。

继续学习机器学习，之前学习了分类，分类的目标变量是标称型数据，而本次将会对连续型的数据做出预测。也许有人问：“回归能用来做些什么呢？”。书中作者的观点是，回归可以做任何事情。本次首先介绍线性回归，包括其名称的由来和Python实现。在这之后引入了局部平滑技术， 分析如何更好地拟合数据。接下来，本章将探讨回归在“欠拟合”情况下的缩减（shrinkage） 技术，探讨偏差和方差的概念。最后，我们将融合所有技术，预测鲍鱼的年龄和玩具的售价。

机器学习实战：集成方法 - AdaBoost文章目录机器学习实战：集成方法 - AdaBoost一、集成方法:1、集成方法 概述2、集成方法 场景二、AdaBoost1、AdaBoost 概述2、AdaBoost 原理工作原理开发流程算法特点3、AdaBoost 项目案例: 马疝病的预测三、要点补充：非均衡分类问题1、其他分类性能度量指标：正确率、召回率及 ROC曲线混淆矩阵ROC曲线2、基于代...

机器学习实战文章目录机器学习实战1、支持向量机 概述2、支持向量机 场景3、支持向量机 原理开发流程4、1、支持向量机 概述支持向量机(Support Vector Machines, SVM)：是一种监督学习算法。支持向量(Support Vector)就是离分隔超平面最近的那些点。机(Machine)就是表示一种算法，而不是表示机器。2、支持向量机 场景要给左右两边的点进行...

机器学习实战——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯，贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯决策理论为基础，故统称为贝叶斯分类。我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做原始、 简单的假设。

机器学习实战一、k-近邻算法1、kNN 概述2、KNN 原理工作原理开发流程算法特点3、KNN 项目案例项目案例1: 优化约会网站的配对效果项目案例2: 手写数字识别系统4、KNN 小结二、决策树1、决策树 概述2、决策树 原理须知概念工作原理开发流程算法特点3、决策树 项目案例项目案例1: 判定鱼类和非鱼类项目案例2: 使用决策树4、决策树 小结三、使用 Matplotlib 注解绘制树形图