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RSS订阅原创 机器学习-基于支持向量机的分类预测
一、SVM的介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一个非常优雅的算法，具有非常完善的数学理论，常用于数据分类，也可以用于数据的回归预测中，由于其其优美的理论保证和利用核函数对于线性不可分问题的处理技巧，在上世纪90年代左右，SVM曾红极一时。二、Demo实践Step1:库函数导入Step2:构建数据集并进行模型训练Step3:模型参数查看Step4:模型预测Step5:模型可视化2.1 库函数导入2.2 构建数据集并进行模型训练2.3 模型参数查
2020-08-26 23:39:38
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原创 机器学习-基于决策树的分类预测
一、决策树1.决策树的介绍决策树是一种常见的分类模型，在金融分控、医疗辅助诊断等诸多行业具有较为广泛的应用。决策树的核心思想是基于树结构对数据进行划分，这种思想是人类处理问题时的本能方法。例如在婚恋市场中，女方通常会先看男方是否有房产，如果有房产再看是否有车产，如果有车产再看是否有稳定工作……最后得出是否要深入了解的判断。2.决策树的优点具有很好的解释性，模型可以生成可以理解的规则。可以发现特征的重要程度。模型的计算复杂度较低。3.决策树的缺点模型容易过拟合，需要采用减枝技术处理。
2020-08-22 00:22:49
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原创 动态规划
一、动态规划主要思想若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再根据子问题的解以得出原问题的解。动态规划往往用于优化递归问题，例如斐波那契数列，如果运用递归的方式来求解会重复计算很多相同的子问题，利用动态规划的思想可以减少计算量。动态规划法仅仅解决每个子问题一次，具有天然剪枝的功能，从而减少计算量，一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个子问题解之时直接查表。二、解题步骤1.确定动态规划状态2 写出状态转移方程（画出状态转移表）3 考虑初始化条件4
2020-08-21 23:04:42
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原创 机器学习-基于逻辑回归的分类预测
一、什么是逻辑回归逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强逻辑回归的优劣势：优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高二、逻辑回归的原理Logistic回归虽
2020-08-20 23:06:01
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原创 分治算法
分治算法一、分治算法的主要思想将原问题递归的分解成若干性质相同、互相独立的子问题，直到问题满足边界条件停止递归。然后将子问题逐个击破（一般是同种方法），将已经解决的子问题合并，最后算法会层层合并得到子问题的解。二、分治算法的步骤分：递归地将问题分解为各个的子问题(性质相同的、相互独立的子问题)治：将这些规模更小的子问题逐个击破合：将已解决的子问题逐层合并，最终得出原问题的解三、分治算法适用的情况原问题的计算复杂度随着问题的规模的增加而增加原问题能够被分解成更小的子问题子问题的
2020-08-19 19:16:36
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空空如也
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