K-近邻算法实现&python中k-近邻算法使用&模型评估
机器学习的研究领域是发明计算机算法，把数据转变为智能行为。机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务，而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西。 机器学习一般步骤 收集数据，将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据，机器学习中许多时间花费在数据探索中，它要学习更多的数据信息，识别它们的微小差异 基于数据训练模型，根据你要学习什么的设想，选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能，需要依据一定的检验标准 改进模型的性能，有时候需要利用更高级的方法，有时候需要更换模型 机器学习算法
前面的教程中，我们讲解了在高通量数据中非常常用的一种模型构建方法，LASSO回归（见临床研究新风向，巧用LASSO回归构建属于你的心仪模型）。作为正则化方法的一种，除了LASSO，还有另外一种模型值得我们学习和关注，那就是岭回归（ridge regression）。今天，我们将简要介绍什么是岭回归，它能做什么和不能做什么。在岭回归中，范数项是所有系数的平方和，称为L2-Norm。在回归模型中，我们试图最小化RSS+λ (sumβj2)。随着λ增加，回归系数β减小，趋于0，但从不等于0。岭回归的优点是可以提高预测精度，但由于它不能使任何变量的系数等于零，很难满足减少变量个数的要求，因此在模型的可解释性方面会存在一些问题。为了解决这个问题，我们可以使用之前提到的LASSO回归。
KNN模型的核心思想很简单，即近朱者赤、近墨者黑，它通过将每一个测试集样本点与训练集中每一个样本之间测算欧氏距离，然后取欧氏距离最近的K个点（k是可以人为划定的近邻取舍个数，K的确定会影响算法结果），并统计这K个训练集样本点所属类别频数，将其中频数最高的所属类别化为该测试样本点的预测类别。
假设现在有这么一个人，23岁，一线城市白领，常常出入城市CBD，之前没有任何的平台行为，刚刚注册app，那么他会买什么？
鸢尾花数据集如图2所示，总共有三个品种的鸢尾花（setosa、versicolor和virginica），每个类别50条样本数据，每个样本有四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度）。
sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加深你对理论知识的理解和把握。（这一步我也亟需加强，一起加油！^-^）
对于医生来说，如果有某种“特定功能”来预测患者是否会有未知结果，那么许多医疗实践模式或临床决策都会改变。在临床上，几乎每天我们都会听到这样的叹息：“如果我能提前知道，我当然不会这样做！”。举个简单的例子，如果我们可以预测患有恶性肿瘤的患者对某种化疗药物耐药，那么我们将不会选择给患者服用该药物；如果我们可以预测患者在手术过程中可能出现大出血，那么我们将谨慎操作并为患者准备足够的血液制品；如果我们可以预测高脂血症患者不会从某些降脂药物中受益，那么我们可以避免许多无意义的医疗干预。
导读： 分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择，较为完整的展示了解决分类问题的大致流程。文中包含了一些常见问题的处理方式，例如缺失值的处理、非数值属性如何编码、如何使用过抽样和欠抽样的方法解决分类问题中正负样本不均衡的问题等等。 作者：llhthinker 1. 数据集选取与问题定义 本次实验选取UCI机器学习库中的银行营销数据集（Bank Ma
神经网络一直是迷人的机器学习模型之一，不仅因为花哨的反向传播算法，而且还因为它们的复杂性（考虑到许多隐藏层的深度学习）和受大脑启发的结构。
发现type为C-classification和radial 及 linear等时error最低
本文是对ESL中第七章一个小案例的复现，主要是对机器学习算法误差的分解，全文包括理论推导和模拟两部分。
k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本集中特征最相似的数据(距离最近)的分类标签。
Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性 x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以拟合多元线性回归。
这是自己学习tensorflow的基本操作后，实现的最简单的BP神经网络模型。数据集用的时之前在博文：利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集，在之前的文章忘记附上数据集，这次在博客中给出下载链接：语音信号数据集。不得不说TensorFlow的强大，运算速度快不说，精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类(https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/72596638)在手动实现的BP 神经网络的性能好多了。相关代码已上传github：https://github.com/Daipuwei/TensorFlow-BP-/tree/master
机器学习，是人工智能（AI）的一部分。是研究如何让计算机从数据中学习某种规律的科学。
【前方高能】本篇文章是从零开始构造评分卡模型，各个环节都比较详细，故内容比较长，可能会占用你较长的时间，谢谢谅解。
参数 num_words=10000 的意思是仅保留训练数据中前 10 000 个最常出现的单词。
文本分类是NLP领域的较为容易的入门问题，本文记录文本分类任务的基本流程，大部分操作使用了torch和torchtext两个库。
Kaggle是最著名的机器学习竞赛网站。Kaggle竞赛由一个数据集组成，该数据集可以从网站上获得，需要使用机器、深度学习或其他数据科学技术来解决问题。一旦你发现了一个解决方案，你就可以把你的模型结果上传到网站上，然后网站根据你的结果对你进行排名。如果你的结果可以击败其他参赛选手，那么你可能获得现金奖励。
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