艾勇-sjtu的blog

开始其实在学习机器学习的一些算法，最近也一直在看这方面的东西，并且尝试着使用Matlab进行一些算法的实现。这几天一直在看得就是贝叶斯算法实现一个分类问题。大概经过了一下这个过程：看书→\rightarrow算法公式推演→\rightarrow网上查询资料→\rightarrow进一步理解→\rightarrow搜集数据集开始尝试→\rightarrow写代码→\rightarrow调试→\rig

机器学习中的算法-支持向量机(SVM)基础版权声明：    本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com。也可以加我的微博: @leftnoteasy 前言：    又有很长的一段时间没有更新博客了，距离上次更

这段时间一直在学习数据挖掘的一些算法，今天通过不断查阅资料，学习整理了一下主成分分析这个数据降维算法。并且结合一个实例进行matlab编程实现。主成分基本原理在数据挖掘中，经常会遇到一个问题就是一个问题出现了n多个变量，而且变量之间还可能会存在各种复杂的相互联系，变量之间并不是独立的。那么主成分分析就是将多个变量综合为少数几个代表性的变量，而且这些主要的变量仅能够代表原始变量的绝大多数信息又互不相

前言这个周基本在琢磨这个算法以及自己利用Python3 实现自主编程实现该算法。持续时间比较长，主要是Pyhton可能还不是很熟练，走了很多路，基本是一边写一边学。不过，总算是基本搞出来了。不多说，进入正题。1. K-邻近算法1.1 基本原理k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本