最简单的机器学习算法_最简单的算法_机器学习算法还是机器学习模型？ - 腾讯云开发者社区

阅读本文大概需要3分钟菜鸟独白上一篇(菜鸟学机器学习启航篇)对机器学习做了初步的介绍，机器学习的算法有很多，小白开始学习的时候，往往会被弄晕。...有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...训练数据测试测试集的数据看准确率得分最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...能这么打败那么多围棋高手的原因，不过还好机器不懂情感～～结论: 好了，今天的机器学习入门第一篇就讲到这里，knn算法是不是很简单，其实knn的效果还是蛮好的！

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Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。...最近看了慕课网 bobo 老师的机器学习课程后，大呼过瘾，最好的机器学习教程没有之一。我打算以他的教程为基础并结合自己的理解，从零开始更新机器学习系列推文。...第一篇推文先不扯诸如什么是机器学习、机器学习有哪些算法这些总结性的文章，在你没有真正知道它是什么之前，这些看了也不会有印象反而会增加心理负荷。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...你可以看到，sklearn 调包虽然简单，不过作为初学者最好是懂得它背后的算法原理，然后用 Python 代码亲自实现一遍，这样入门机器学习才快。

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Python手写机器学习最简单的KNN算法

作者｜苏克1900 来源｜高级农民工（ID：Mocun6）摘要：从零开始学习机器学习最简单的 KNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。...最近看了慕课网 bobo 老师的机器学习课程后，大呼过瘾，最好的机器学习教程没有之一。我打算以他的教程为基础并结合自己的理解，从零开始更新机器学习系列推文。...第一篇推文先不扯诸如什么是机器学习、机器学习有哪些算法这些总结性的文章，在你没有真正知道它是什么之前，这些看了也不会有印象反而会增加心理负荷。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...你可以看到，sklearn 调包虽然简单，不过作为初学者最好是懂得它背后的算法原理，然后用 Python 代码亲自实现一遍，这样入门机器学习才快。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization...三、EM算法推导的准备 image.png ? 注：若函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。...3、数学期望 image.png 四、EM算法的求解过程 image.png image.png image.png 五、EM算法的收敛性保证 image.png 六、利用EM算法参数求解实例...EM算法计算其均值miu #取miu的初始值 k = 2 miu = random.random((1, k)) #miu = mat([40.0, 20.0]) Expectations = zeros

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...(摘自《机器学习实战》) 1、频繁项集频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合。如上面的例子中的 ?...三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图： ?...（摘自《机器学习实战》）如上图所示，四种物品：0，1，2，3。列出所有的组合: ? 、 ? 、...、 ? 。这里就会出现一个问题，如果物品的数目变大，这种组合是呈现指数级的增长的： ?...(摘自《机器学习实战》) 四、使用Apriori算法发现频繁项集在理解了上面的过程后，我们不难发现计算过程就是不断查找项集。首先，定义一个被称为最小支持度的量，当成阈值使用。

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简单易学的机器学习算法——EM算法

一、机器学习中的参数估计问题在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本 ?...，Logistic回归问题属于监督型学习问题，样本中含有训练的特征 ? 以及标签 ? ，在Logistic回归的参数求解中，通过构造样本属于类别 ? 和类别 ? 的概率： ? ?...是未知的，称为隐变量，如无监督的学习问题，典型的如K-Means聚类算法，此时不能直接通过极大似然估计估计出模型中的参数。...二、EM算法简介在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。...EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization

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简单易学的机器学习算法——Apriori算法

一、关联分析最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。...其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。...image.png 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图...image.png 2、Apriori原理如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。...其逆否命题为：如果一个项集是非频繁的，那么他的所有超集也是非频繁的。使用这个原理就可以避免指数级增长，原理如下图所示： ? 四、使用Apriori算法发现频繁项集 image.png ?

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教你用OpenCV实现机器学习最简单的k-NN算法

前言：OpenCV 的构建是为了提供计算机视觉的通用基础接口，现在已经成为经典和最优秀的计算机视觉和机器学习的综合算法工具集。...作为一个开源项目，研究者、商业用户和政府部门都可以轻松利用和修改现成的代码。 k-NN算法可以认为是最简单的机器学习算法之一。...02 理解 k-NN 算法 k-NN算法可以认为是最简单的机器学习算法之一。原因是我们只需要存储训练数据集。接下来，为了对新数据点进行预测，仅需要在训练数据集中找到它最近邻的点就可以了。...正如所看到的，k-NN的输出结果会随着k的变化而变化。然而，大多数情况下是无法提前知道k为何值时是最合适的。对于这个问题最简单的解决方法是尝试一组k值，并观察哪个的结果最好。...本文摘编自《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》，经出版方授权发布。 ? 《机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理》作者：Michael Beyeler

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集进行随机采样...AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法。...，详细的思想可见博文“简单易学的机器学习算法——集成方法(Ensemble Method)”。...二、AdaBoost算法思想 AdaBoost算法是基于Boosting思想的机器学习算法，其中AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写，AdaBoost是一种迭代型的算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习算法...ID3算法可见博文“简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法”，CART算法可见博文“简单易学的机器学习算法——CART之回归树”。对于单层决策树是无法求解上面这样的问题的。

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。...for j = 1:n xDeal(i,j) = (x(i,j)-xMean(j))/xVar(j); end end %% 训练 runtime = 5000;%迭代的步数...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小...wResult = zeros(runtime, n);%最终的结果 w = zeros(n,1); wMax = zeros(n,1); for i = 1:runtime...ws = w'%输出每一次计算出来的权重 lowestError = inf;%定义最小值 for j = 1:n for sign

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简单易学的机器学习算法——AdaBoost

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简单易学的机器学习算法——lasso

一、lasso 前面已经叙述了基本的线性回归，局部加权线性回归，以及岭回归。...其中，局部加权线性回归做的工作就是进行了特征的选择，选择的策略是进行局部的约束；岭回归是采用的正则化的方法进行特征的选择，使用的是 ? 。而lasso采用的则是 ?...，即lasso是在平方误差的基础上增加 ? ： ? ， ? 对于这样的一种优化问题，其实是很难求解的，因为这样的优化问题不再是一个凸优化问题。为了求解这样的问题，一些近似的优化算法被采用。...或者可以采用一些简单的方法来近似这样的优化过程。二、前向逐步回归前向逐步回归算法可以得到与lasso差不多的效果，但是前向逐步回归更加简单。这是一种贪心算法，在每一步尽量减少误差。 ?...(:,i)); end 前向逐步回归函数 function [ wResult ] = stageWise( x, y, eps, runtime) [m,n] = size(x);%数据集的大小

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简单易学的机器学习算法——Gibbs采样

一、Gibbs采样概述前面介绍的Metropolis-Hastings采样为从指定分布中进行采样提供了一个统一的框架，但是采样的效率依赖于指定的分布的选择，若是选择的不好，会使得接受率比较低，...Gibbs采样是Metropolis-Hastings采样算法的特殊形式，即找到一个已知的分布，使得接受率α=1\alpha =1。这样，每次的采样都会被接受，可以提高MCMC的收敛速度。...二、Gibbs采样算法的流程在这部分，先直接给出Gibbs采样算法的流程，对于Gibbs采样算法的有效性将在第三部分给出论述，Gibbs采样算法的具体流程如下所述：初始化时间t=1t=1 设置u=(...三、上述过程满足细致平稳条件为简单起见，我们假设所需采样的分布为一个二元分布f(x,y)f\left ( x,y \right )，假设两个状态为(x1,y1)\left ( x_1,y_1 \right...这里直接取p(y2∣x1)p\left ( y_2\mid x_1 \right )为转移概率，则α=1\alpha =1，可见Gibbs采样算法是Metropolis-Hastings采样的特殊形式。

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

基于上述的形象的表示，出现了很多的社区划分算法，如前面介绍的Fast Unfolding算法，Fast Unfolding算法是基于模块度的算法，模块度相当于对上述社区的形象描述的一种抽象表示，成为优化的主要目标...二、Label Propagation算法 1、Label Propagation算法概述 Label Propagation算法是一种基于标签传播的局部社区划分算法。...随着社区标签的不断传播，最终紧密连接的节点将有共同的标签。 Label Propagation算法最大的优点是其算法过程比较简单，想比较于优化模块度的过程，算法速度非常快。...Label Propagation算法利用网络的结构指导标签的传播过程，在这个过程中无需优化任何函数。在算法开始前我们不必要知道社区的个数，随着算法的迭代，在最终的过程中，算法将自己决定社区的个数。...，check()函数的目的是判断算法是否迭代结束。

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简单易学的机器学习算法——Label Propagation

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简单易学的机器学习算法——Softmax Regression

Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法，具有很多的应用场合，如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。...具体的Logistic回归的过程可参见“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”。...似然(或者是损失函数)求偏导为了简单，我们仅取一个样本，则可简单表示为 ? 下面对 ? 求偏导： ? 其中， ? 表示第 ? 维。...如Logistic回归中一样，可以使用基于梯度的方法来求解这样的最大化问题。基于梯度的方法可以参见“优化算法——梯度下降法”。四、实验 1、训练数据 ? 从图上我们可以看到分为4类。...N = n;%数据集的列 K = labelLen;%划分的种类 alpha = 0.001;%学习率 weights = ones(N, K);%初始化权重 %% 利用随机梯度修改权重 weights

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简单易学的机器学习算法——K-Means算法

一、聚类算法的简介聚类算法是一种典型的无监督学习算法，主要用于将相似的样本自动归到一个类别中。...聚类算法与分类算法最大的区别是：聚类算法是无监督的学习算法，而分类算法属于监督的学习算法。 ...二、K-Means算法的概述基本K-Means算法的思想很简单，事先确定常数K，常数K意味着最终的聚类类别数，首先随机选定初始点为质心，并通过计算每一个样本与质心之间的相似度(这里为欧式距离)，...将样本点归到最相似的类中，接着，重新计算每个类的质心(即为类中心)，重复这样的过程，知道质心不再改变，最终就确定了每个样本所属的类别以及每个类的质心。...三、K-Means算法的流程初始化常数K，随机选取初始点为质心重复计算一下过程，直到质心不再改变计算样本与每个质心之间的相似度，将样本归类到最相似的类中重新计算质心输出最终的质心以及每个类四

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简单易学的机器学习算法——Metropolis-Hastings算法

在简单易学的机器学习算法——马尔可夫链蒙特卡罗方法MCMC中简单介绍了马尔可夫链蒙特卡罗MCMC方法的基本原理，介绍了Metropolis采样算法的基本过程，这一部分，主要介绍Metropolis-Hastings...采样算法，Metropolis-Hastings采样算法也是基于MCMC的采样算法，是Metropolis采样算法的推广形式。...一、Metropolis-Hastings算法的基本原理 1、Metropolis-Hastings算法的基本原理 image.png 2、Metropolis-Hastings采样算法的流程 image.png...3、Metropolis-Hastings采样算法的解释 image.png 4、实验1 image.png 二、多变量分布的采样上述的过程中，都是针对的是单变量分布的采样，对于多变量的采样，Metropolis-Hastings...采样算法通常有以下的两种策略： Blockwise Metropolis-Hastings采样 Componentwise Metropolis-Hastings采样 1、Blockwise Metropolis-Hastings

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简单易学的机器学习算法——Softmax Regression

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简单易学的机器学习算法——K-近邻算法

2、近邻算法的分类在近邻算法中，根据处理的问题的不同，可以分为：近邻分类算法近邻回归算法在本篇博文中，主要介绍近邻分类算法。...注意：除了上述的监督式近邻算法，在近邻算法中，还有一类非监督的近邻算法。...2、KNN算法概述 K-NN算法是最简单的分类算法，主要的思想是计算待分类样本与训练样本之间的差异性，并将差异按照由小到大排序，选出前面K个差异最小的类别，并统计在K个中类别出现次数最多的类别为最相似的类...，最终将待分类样本分到最相似的训练样本的类中。...，以期望最相似的样本有更高的决策权。

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