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王大宝的CD
数据挖掘爱好者~
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机器学习笔记（六）Bagging及随机森林
Bagging和随机森林原理介绍以及利用sklearn的实现。原创 2017-03-05 11:17:21 · 5344 阅读 · 0 评论 -
机器学习笔记（十一）实践之数据竞赛的套路
梳理参加数据竞赛常见的套路和流程，以泰坦尼克号幸存者预测为例，希望可以帮助大家快速入门竞赛。原创 2017-04-02 11:08:44 · 6592 阅读 · 4 评论 -
机器学习笔记（十）EM算法及实践（以混合高斯模型（GMM）为例来次完整的EM）
EM算法简介，讲述了EM的算法原理及思想，用混合高斯模型（GMM）为例完成了一个完整的EM过程，还有GMM算法的Python实践。原创 2017-03-24 12:57:01 · 30635 阅读 · 10 评论 -
机器学习笔记（八）震惊！支持向量机（SVM）居然是这种机
支持向量机（SVM）算法最人性、最白话的解释以及在Python中的调用。原创 2017-03-12 12:08:22 · 10542 阅读 · 3 评论 -
机器学习笔记（七）Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及实践
Boost（提升）算法介绍，包括GDBT，AdaBoost和XGBoost的原理及Python中的实践。原创 2017-03-09 12:09:49 · 41412 阅读 · 10 评论 -
机器学习笔记（九）聚类算法及实践（K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering）
聚类算法的原理介绍及Python的简单实践，主要包括K-Means,DBSCAN,DPEAK,Spectral_Clustering。原创 2017-03-18 13:59:12 · 18408 阅读 · 5 评论 -
机器学习笔记（一）概率论基础
机器学习基础之概率论相关内容，介绍了概率论中最常用的一些概，各种机器学习常用的分布，以及概率的运算。原创 2017-01-12 14:14:00 · 3756 阅读 · 7 评论 -
机器学习笔记（二）矩阵和线性代数 例：用Python实现SVD分解进行图片压缩
机器学习中涉及的一些线性代数和矩阵分析的内容，并通过一个例子来表明线性代数的应用，利用Python实现SVD分解来进行图片压缩。原创 2017-01-17 13:45:17 · 7050 阅读 · 4 评论 -
机器学习笔记（三） 线性回归及梯度下降算法
机器学习中线性回归相关的内容。包括线性回归损失函数的由来，梯度下降法的应用，正则化处理。原创 2017-02-15 14:44:07 · 6735 阅读 · 3 评论 -
机器学习笔记（四）Logistic回归
Logistic回归原理及推导。构建了一个简单的分类问题，利用库和手写算法比较结果的异同，分类结果良好，但参数相差很大，希望有大神可以指点。原创 2017-02-19 17:32:37 · 2872 阅读 · 3 评论 -
机器学习笔记（五）决策树算法及实践
决策树算法的理论与实践，主要介绍了ID3，C4.5和CART算法，用时可learn自带数据进行了简单的决策树实践。原创 2017-03-01 12:43:10 · 2816 阅读 · 1 评论 -
机器学习笔记（十二）朴素贝叶斯算法及实践（NB算法的产生及参数估计）
朴素贝叶斯算法原理及实践，具体阐述了NB算法的应用背景及参数估计，还有用鸢尾花数据做的一个简单的小实例。原创 2017-04-23 12:29:02 · 5647 阅读 · 0 评论