- 博客(2)
- 收藏
- 关注
RSS订阅转载 机器学习基础+算法+实战，不走弯路
如果要把机器学习的掌握程度划分成三种境界： 第一层 拥有必要的数学与编程基础，了解算法的使用； 数学基础： |线性代数 |多元微积分 |概率论与数理统计 |复杂性优化 编程基础：python|numpy和pandas库等 核心算法： |分类相关的算法：K-近邻、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机等 |回归相关的算法：线性回归、树回归等 |聚类相关的算法：K-均值...
2018-09-12 11:42:56
439
原创 社交网络挖掘应用信息推测：模型设计与特征挖掘
案例 （新客好友推荐）： 给定一个新用户p，一个老用户q，即（p,q）对，判断p是否愿意加q为好友，即make_friend(p,q)＝1还是0？ 0/1特征 对于上图横坐标的各种属性，我们可以将其变换为0/1特征，即： 连续值特征 补充：相似性计算 余弦相似性 余弦相似度衡量的是2个向量间的夹角大小，通过夹角的余弦值表示结果，因此2个向量的余弦相似度为： ...
2018-09-12 11:00:36
865
1
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人