k最近邻(kNN)算法是机器学习中最简单、最易于理解的分类算法之一。它基于实例之间的距离度量来进行分类，并且没有显式的训练过程。本文将介绍k最近邻算法的基本原理和使用方法，并通过一个示例来说明其应用过程。
预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法（包括统计学）来实现这些目标。
本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。
国内外很多研究者进行了客观评测（Yang，1999；Joachims，1998；He，2000；Tsay，2000；庞剑锋，2001；王灏，2003；李保利，2003；周雪忠，2003）。
随机森林是一种高效并且可扩展性较好的算法, K最近邻算法则是一种简单并且可解释较强的非参数化算法。在本篇文章中,我们针对多分类问题提出了一种将随机森林和KNN算法相结合框架,我们先用训练数据对随机森林模型进行训练然后用训练好的随机森林模型对我们的训练集和测试集进行预测分别得到训练集和测试集的概率矩阵,然后将测试集中的可疑样本取出并在概率空间中进行KNN训练测试,我们的框架很大地提升了测试集中可疑样本的预测准确率;此外我们从预测的概率空间对训练数据进行噪音的过滤与删除,从而进一步提升了我们模型的预测准确率。在大量实验数据的测试中,我们的方法都取得了非常显著的效果。
在证券市场中，存在着大量历史交易数据。近年来随着大数据兴起，数据挖掘技术在股市中也得到了广泛的关注，在阅读文献的基础上我们小组对股市中不同情况如行业板块联动、行业指数涨跌预测、个股价格涨跌预测分别采用不同的机器学习算法进行分析。
在实践中，经验丰富的机器学习工程师和研究人员会培养出直觉，能够判断上述选择哪些 可行、哪些不可行。也就是说，他们学会了调节超参数的技巧。但是调节超参数并没有正式成 文的规则。如果你想要在某项任务上达到最佳性能，那么就不能满足于一个容易犯错的人随意 做出的选择。即使你拥有很好的直觉，最初的选择也几乎不可能是最优的。你可以手动调节你 的选择、重新训练模型，如此不停重复来改进你的选择，这也是机器学习工程师和研究人员大 部分时间都在做的事情。但是，整天调节超参数不应该是人类的工作，最好留给机器去做。
本教程介绍了用于分类的决策树，即分类树，包括分类树的结构，分类树如何进行预测，使用scikit-learn构造分类树，以及超参数的调整。
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作者：许敏 系列推荐 机器学习概念总结笔记（一） 机器学习概念总结笔记（二） 机器学习概念总结笔记（四） 12）分类决策树C4.5 C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法，并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储，为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法，包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理，包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价，包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
在机器学习领域，逻辑回归（Logistic Regression, LoR）是一种常用的分类算法。逻辑回归与名字中的"回归"一词有些不同，实质上是一种二分类算法。本文将介绍逻辑回归的基本原理和使用方法。
今天，继续我们的机器学习应用量化投资系列。本期我们介绍一篇研究报告，详细的介绍了7中机器学习算法在因子有效性上的展现。希望给大家在写策略时做一些参考借鉴。 前言 逻辑依旧明了，机器学习并非黑箱 谈到机器学习，大家最忌讳的便是黑箱问题。其实不必，理解机器学习算法，逻辑实则简单，比如相同的因子特征将会有相同的表现。在实战中，我们发现， 该逻辑十分有效，在我们的机器学习选股模型中，该逻辑连续十几年不曾被打破。 Adaboost 最稳定，朴素贝叶斯收益最高 全市场选股，市值中性选股等权加权，行业中性选股等
如果你还不知道决策树算法，你可以选择和韩梅梅同学一起边相亲边学习决策树（手动狗头）：
Boosting 已经存在了很多年，然而直到最近它们才成为机器学习社区的主流。那么，为什么这些 Boosting 如此流行呢？
最近一个朋友和我反馈，他坚持刷题2个月，终于去了他梦寐以求的大厂，薪资涨幅非常可观，期间面字节跳动还遇到了原题...并表示目前国内的大厂和一些独角兽，已经越来越效仿硅谷公司的做法，通过面试给定题编程，来考察数据结构 和算法的扎实程度。
图像分类作为计算机视觉领域的基础任务，经过大量的研究与试验，已经取得了傲人的成绩。然而，现有的分类任务大多是以单标签分类展开研究的。当图片中有多个标签时，又该如何进行分类呢？本篇综述将带领大家了解多标签图像分类这一方向，了解更具难度的图像分类。
这是一篇手把手教你使用 Python 实现机器学习算法，并在数值型数据和图像数据集上运行模型的入门教程，当你看完本文后，你应当可以开始你的机器学习之旅了！
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一、有关数据挖掘 1.1 数据挖掘相关概念与定义 数据挖掘有广义和狭义之分。广义的数据挖掘，指从大量的数据中发现隐藏的、内在的和有用的知识或信息的过程。狭义的数据挖掘，是指知识发现中的一个关键步骤，是一个抽取有用模式或建立模型的重要环节。 知识发现：知识发现是识别出存在于数据库中有效的、新颖的、具有潜在价值的乃至最终颗粒剂的模式的非平凡过程。 两者之间的关系：知识发现是从数据库中发现知识的全部过程，而数据挖掘则是此全部过程的一个特定的关键步骤。 数据发掘的对象不应只局限于数据库，在现实看来，数据仓库是其最新
总第54篇 算法目的：分类、预测 算法分类：监督型、非监督型 算法的核心：你有什么数据、你要解决什么问题 ---- 01|线性回归： 1、什么是回归 回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。 2、回归算法 根据给予的训练集训练出一定的回归模型（即找出最佳回归直线 ），通过给训练出来的回归模型输入测试集即可得出相应的预测结果值。下图为工资与奖金的回归模型。 test点到回归直线距离的平方和称为残差平方和，这部分
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，用于解决分类和回归问题。它由多个决策树组成，每个决策树都是一颗弱学习器，通过投票或平均的方式来提高整体的准确率和稳定性。本文将详细介绍随机森林的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7. AdaBoost 8. kNN 9. Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测新数据属于哪个类。 例如，假设在患者数据集中。我们知道
AiTechYun 编辑：xiangxiaoshan 我希望你能把这篇文章作为一个跳板，学习更多关于数据挖掘的知识。 算法如下: 1. C4.5 2. k-means 3. 支持向量机 4. Apriori 5. EM 6. PageRank 7. AdaBoost 8. kNN 9. Naive Bayes 10. CART 1.C4.5 C4.5以决策树的形式构造了一个分类器。为了做到这一点，C4.5给出了一组已经分类的数据。分类器是数据挖掘中的一个工具，它取一堆数据来表示我们想要分类的东西，并试图预测
若 λ 较大时，意味着模型复杂度较低，这时候容易发生欠拟合，对应偏差增大，方差减小。做个简单总结：
交叉验证参数 shuffle = False，正确率就提高了，why ？？？求解答
人工智能一直助力着科技发展，新兴的机器学习正推动着各领域的进步。如今，机器学习的方法已经无处不在—从手机上的语音助手到商业网站的推荐系统，机器学习正以不容忽视的速度闯入我们的生活。以下测试题可以粗略的检测你对机器学习的了解和掌握程度。 1.以下哪一种方法最适合在n（n>1）维空间中做异常点检测。 A 正态分布图 B 盒图 C 马氏距离 D 散点图 答案：C 马氏距离是是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的多元计量方法，以卡方分布为基础，表示数据的协方差距离。与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联
机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到面试官想要提问的知识点就显得非常重要了。
1．引言 随着统计科学的日益发展，其对其他学科的渗透作用日益增强，数据分析方法在医学、生物学、社会学等各个学科中得到了广泛的应用，本文试图对收集到的某个临床医学数据运用决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等各种现代分类方法进行分析，以佐证数据挖掘对其他学科的重要意义；另一方面，就各种现代分类方法的实际效果进行对比。笔者从网上收集到关于某个脊椎病变的临床医学数据，该数据集为真实公开的非人造数据，公布地址为：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Vertebral+Co
在有监督学习中，通过训练数据得到的模型，需要考察其泛化能力，通常用泛化误差来衡量模型泛化能力的高低。
①随机搜索算法 ②模拟退火算法 ③TPE算法 来对某个算法模型的最佳参数进行智能搜索，它的全称是Hyperparameter Optimization。
决策树:判别模型，多分类与回归，正则化的极大似然估计 特点： 适用于小数据集，在进行逐步应答过程中，典型的决策树分析会使用分层变量或决策节点，例如，可将一个给定用户分类成信用可靠或不可靠。 场景举例：基于规则的信用评估、赛马结果预测 优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 擅长对人、地点、事物的一系列不同特征、品质、特性进行评估 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）,使用剪枝来避免过拟合； 适用数据范围： 数值型和标称型 CART分类
记录一波监督学习算法的应用场景和优缺点。 高斯朴素贝叶斯 场景：该模型常用于性别分类（https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier#Sex_classification），即通过一些测量的特征，包括身高、体重、脚的尺寸，判定一个人是男性还是女性。 优点：这个模型的优势是处理连续数据，特别当数据是高斯分布时，有一个很好的表现。处理连续数据数值问题的另一种常用技术是通过离散化连续数值的方法。通常，当训练样本数量较少或者是精确的分布已知时，通过概率分布的
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。
一，SVM（Support Vector Machine）支持向量机 a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面，说明它不在乎细枝末节，所以不容易过拟合，但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性问题。 c. 高斯核函数 d. 缺点：计算量大
本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此模型优缺点及选择详加讨论。
机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法，诸如SVM，GBDT，Adaboost，现在深度学习很火热，神经网络也是一个不错的选择。
一、算法概述 二、决策树的构建过程 三、常用指标 四、决策树停止分裂的条件 五、决策树算法 六、决策树的剪枝 七、梯度提升决策树（GBDT） 八、实现方法
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，常用于二分类。LR模型因其简单好实现、可解释强深受工业界喜爱。
其中n是叶子中的样本数，Yi是目标变量的值。简单地说，通过最小化均值周围的方差，我们寻找以这样的方式划分训练集的特征，即每个叶子中的目标特征的值大致相等。
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