吉大秦少游

K-means聚类算法的典型简单应用。

机器学习（十）：Apriori算法

机器学习（九）：k-均值（k-means）

机器学习（八）：Bagging与随机森林

机器学习（七）：提升（boosting）方法

机器学习（六）：支持向量机(SVM)

机器学习（五）：线性模型

机器学习（四）：决策树

机器学习（三）：朴素贝叶斯（NB）

机器学习（一）：简介

转载自：机器学习（二）：k近邻法（kNN）文章目录引言一、k近邻法的三要素1.距离度量2.k值的选择3.分类决策规则二、k近邻算法及代码实现（python）1.算法2.代码实现（python）三、k近邻法的实现：kd树1.构造kd树2.算法3.搜索kd树（未完，待续）引言k近邻法（k-nearest neighbor, kNN）是一种基本分类与回归方法，其基本做法是：给定测试实例，基于某种距...

序言　　机器学习栏目记录我在学习Machine Learning过程的一些心得笔记，包括在线课程或Tutorial的学习笔记，论文资料的阅读笔记，算法代码的调试心得，前沿理论的思考等等，针对不同的内容会开设不同的专栏系列。　　机器学习是一个令人激动令人着迷的研究领域，既有美妙的理论公式，又有实用的工程技术，在不断学习和应用机器学习算法的过程中，我愈发的被这个领域所吸引，只恨自己没有早点接触到...

          做机器视觉和图像处理方面的研究工作，最重要的两个问题：其一是要把握住国际上最前沿的内容；其二是所作工作要具备很高的实用背景。解决第一个问题 的办法就是找出这个方向公认最高成就的几个超级专家(看看他们都在作什么)和最权威的出版物(阅读上面最新的文献)，解决第二个问题的办法是你最好能够找 到一个实际应用的项目，边做边写文章。 做好这几点的途径之一就是利用网络资源，利用权威网站和...

SVM可以在http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/免费获得(难道还交钱不成!)首先跟大家说说分类流程简要描述:训练：训练集——〉特征选取——〉训练——〉分类器分类: 新样本——〉特征选取——〉分类——〉判决 LIBSVM是林智仁等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件...

libsvm , 林智仁libsvm 官方网站：Welcome to Chih-Jen Lin's Home Page http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/ http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm /index.html#nuandone  可以在此网站下载 相关软件 。 seleced from: http...

高斯混合模型是典型的聚类算法之一，最近一段时间一直在研究GMM。相比于GMM，K-means显得要容易理解一些，虽然GMM中最难的部分，也就是EM算法对建立的GMM进行求解，实际上就用到了K-means的算法。有人说，K-means求解是EM算法的精髓。确实如此！下面将今天思考的GMM整理如下，K-means部分有时间继续更新，今晚看了看K-means，还是很值得研究的。虽然算法理解起来简单，不过

下面是一个决策树与随机森林的应用实例。问题1下面有一个HR统计的关于员工离职率的CSV数据集，里面记录了员工的薪酬高低、工作时长、同时负责的项目数、是否离职等数据，数据已经数字或者标签化。数据集的链接如下：员工离职因素数据集 试用决策树与随机森林分析数据集label元素之间的关系。解答1具体的解答可以参考：下面是利用jupyter 运行代码的显示问题2下面有一个印第安人糖尿病患...