本文由LCatro整理 机器学习 机器学习算法原理 https://github.com/wepe/MachineLearning 机器学习实战原书内容与批注 https://github.com/apachecn/MachineLearning 机器学习的Python 实现 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#1-%E4%BB%A3%E4%BB%B7%E5%87%BD%E6%95%B0 机器学习算法集锦 https://zhuanla
人类一直有一个梦想,造一个智能机器,让机器帮助我们实现自己的心愿。就像小时候看的动画片《葫芦娃》,如意如意随我心意快快显灵,如意如意,一听这个名字就知道它是代表吉祥的物件,寓意“如君所愿”。随着科技的发展,机器学习(Machine Learning)逐渐成熟得到行业应用。
[美]Peter Harrington. 机器学习实战 (图灵程序设计丛书 72)
我们本章介绍 CART(Classification And Regression Trees, 分类回归树) 的树构建算法。该算法既可以用于分类还可以用于回归。
前些天完成了《机器学习实战》这本书的学习,也利用 Python3 实现了各个章节的代码,对传统的机器学习方法有了更进一步的了解,这里做一个总结。 代码传送门: https://github.com/xyxxmb/Machine-Learning-In-Action 目录 第一部分:分类 【Ch1】机器学习基础 【Ch2】k - 近邻算法 【Ch3】决策树 【Ch4】基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯 【Ch5】Logistic 回归 【Ch6】支持向量机 【Ch7】利用 AdaBoost 元算法
人工智能 这个行业在现在是非常火爆的,我相信大家都有所了解。我对这个行业的认识是薪资高,门槛高,大部分要求是研究生以上学历。作为普通二本院校的我有点感到绝望~但是学还是要学的,因为我觉得学习本身是为了提升自己的能力和提高自己的生活质量,工作只是提高生活质量的一种手段。所以这几天去接触了一点机器学习方面的知识,了解到了“ 监督学习 ”和 “ 非监督学习 ” 两个基本概念,今天我就来简单分享一下
优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据。
机器学习算法按照目标变量的类型,分为标称型数据和连续型数据。标称型数据类似于标签型的数据,而对于它的预测方法称为分类,连续型数据类似于预测的结果为一定范围内的连续值,对于它的预测方法称为回归。 “回归”一词比较晦涩,下面说一下这个词的来源: “回归”一词是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton于1877年完成了第一次回归预测,目的是根据上一代豌豆种子(双亲)的尺寸来预测下一代豌豆种子(孩子)的尺寸。 Galton在大量对象上应用了回归分析,甚至包括人的身高预测。他注意到,如果双亲
数控编程、车铣复合、普车加工、Mastercam、行业前沿、机械视频,生产工艺、加工中心、模具、数控等前沿资讯在这里等你哦
第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=
机器学习实战读书笔记 - 03 - 决策树 解决的问题 一个经典的例子是猜人游戏。参与游戏的一方默想一个人名,另一方向他提问题,最终猜出这个人名。 决策树属于监督学习,可以处理上面的分类问题。这个问题的特点是: 训练数据全面,计算数据被训练数据覆盖了。 训练数据是标称型数据,数值型数据必须离散化。 决策树算法是找到一个优化的决策路径(决策树),使得每次分类尽可能过滤更多的数据,或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统,帮助用户快速找到答案。 优势 使用决策树可以更好地理解数据的内在含义
有了决策树,我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用,遇到叶子节点则终止,返回叶子节点的分类标签:
机器学习(三) ——k-近邻算法基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 k近邻算法(kNN),是监督学习的一种,主要用于分类,通过测量不同特征值之间的举例进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围:数值型和标称型。 二、工作原理 1、原理 存在一个训练样本集,其中每个数据都存在标签,即可以知道数据的每个特征和其对于的分类结果。 现输入没有标签的数据,将新数据的每个特征值和样本集的数据对应特征进行比较,计算出距离最近的前k个数据(k
机器学习(三)——k-近邻算法基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 k近邻算法(kNN),是监督学习的一种,主要用于分类,通过测量不同特征值之间的举例进行分类。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 使用数据范围:数值型和标称型。 二、工作原理 1、原理 存在一个训练样本集,其中每个数据都存在标签,即可以知道数据的每个特征和其对于的分类结果。 现输入没有标签的数据,将新数据的每个特征值和样本集的数据对应特征进行比较,计
1.基础概念 (1) 10折交叉验证:英文名是10-fold cross-validation,用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。轮流将其中的9份作为训练数据,1分作为测试数据,进行试验。每次试验都会得出相应的正确率(或差错率)。10次的结果的正确率(或差错率)的平均值作为对算法精度的估计,一般还需要进行多次10折交叉验证,在求其平均值,对算法的准确性进行估计。 (2) 极大似然估计:极大似然估计,只是一种概率论在统计学中的应用,它是参数评估的方法之一。说的 已知某个随机样本满足
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第二 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 ID3是什么? ID3算法是决策树的一种,基于奥卡姆剃刀原理,即用尽量用较少的东西做更多的事。ID3算法( Iterative Dichotomiser 3),迭代二叉树3代,是Ross Quinlan发明的一种决策树算法,这个算法的基础就是上面提到的奥卡姆剃刀原理,越是小型的决策树越优于大的决策树,尽管如此,也不总是生成最小的树型结构,而是一个启发式算法。 在信息论中,期望信息越小,
一个简单的“鸟类分类系统”作为切入点,介绍了机器学习算法中常用到的基本术语。这个系统用到的鸟物种分类表如下:
Python 是一种广泛使用的高级标称语言,属于通用型编程语言。第一版发布于 1991 年,由吉多·范罗苏姆创造。可以视之为一种改良的 LISP。作为一种解释型语言,Python 的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法。相比于 C++ 或 Java,Python 让开发者能够用更少的代码表达想法。不管是小型还是大型程序,该语言都试图让程序的结构清晰明了。
特征预处理是数据挖掘中最重要的步骤。在这篇文章中,我将向你介绍特征预处理的概念,它的重要性,不同的机器学习模型下的数值特征的不同特征预处理技术。
数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作,我们常常会遇到一些非数值数据,比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等,这些数据并没有数值含义,无大小之分,仅仅是分类不同。
数据清理(data cleaning) 的主要思想是通过填补缺失值、光滑噪声数据,平滑或删除离群点,并解决数据的不一致性来“清理“数据。
万用表是集电压表、电流表和欧姆表于一体的多用途常用仪表。万用表的测量线路由多量程的直流电压表,电流表,多量程的交流电压表和欧姆表等多种线路组合而成。它可以用来测量直流电流、直流电压、交流电压、直流电阻以及经过外加的一些元件后,还可以测量交流电流、电容量、电感量和二极管的极性等。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段,表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称,这一些值可以看做是枚举的 比如,职业,具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性,只有两个类别或状态:0或1,0代表该属性不出现,1代表出现,二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值,可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量:
我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据,而回归则是对连续型的数据做出处理,回归的目的是预测数值型数据的目标值。
kNN实战之改进约会网站配对效果 引言 简单的说,KNN算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。工作原理:存在一个样本数据集,即训练数据集,并且样本集中每个样本数据都存在标签,即我们知道样本数据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数据(最近邻)的分类标签。一般来说,只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是KNN算法中的k的出处,通常K是大于20的整数。最后,选择k个最相似的数据中出现次数最多的分
决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。
机器人技术逐步可靠和稳定,军事应用也就必不可免(军事研发一直没有间断过哦)。一大批机器人战士已经加入到人类战争中。
线性回归试图构造一个线性函数,去拟合尽可能多的样本点。重点是如何确定线性函数的参数,使得该函数尽量穿过样本点,一般使用均方误差最小化来作为参数拟合效果的标准。
使用数据范围:数值型和标称型。 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。
熟悉数据挖掘和机器学习的小伙伴们都知道,数据处理相关的工作时间占据了整个项目的70%以上。数据的质量,直接决定了模型的预测和泛化能力的好坏。它涉及很多因素,包括:准确性、完整性、一致性、时效性、可信性和解释性。而在真实数据中,我们拿到的数据可能包含了大量的缺失值,可能包含大量的噪音,也可能因为人工录入错误导致有异常点存在,非常不利于算法模型的训练。数据清洗的结果是对各种脏数据进行对应方式的处理,得到标准的、干净的、连续的数据,提供给数据统计、数据挖掘等使用。
在之前,知乎「热榜」里面的话题,都是在各自细分领域里关注、讨论得火热的问题,才有机会出现在「热榜」里面。
作者:lswbjtu https://zhuanlan.zhihu.com/p/51131210
决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
随着科学技术的发展,用户对频率计也提出了新的要求。除通常的频率计所具有的功能外,还要有数据处理功能,统计分析功能,时域分析功能等等,或者包含电压测量等其他功能。这些要求有的已经实现或者部分实现,但要真正完美的实现这些目标,对于生产厂家来说,还有许多工作要做,而不是表面看来似乎发展到头了。
“傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润,和煦的西风吹来,抬头看看天边的晚霞,嗯明天又是一个好天气。走到水果摊旁,挑了个根蒂蜷缩、敲起来声音浊响的青绿西瓜,一边满心期待着皮薄肉厚瓤甜的爽落感,一边愉快地想着,这学期狠下了工夫,基础概念弄得很清楚,算法作业也是信手拈来,这门课成绩一定差不了!”
磁珠的作用在成品电路板上,我们会看到一些导线或元件的引脚上套有黑色的小磁环,这就是本文要介绍的磁珠。磁珠的全称为铁氧体磁珠滤波器(另有一种是非晶合金磁性材料制作的磁珠),是一种抗干扰元件,滤除高频噪声效果显著。
本文介绍了机器学习中的逻辑回归算法,包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、K邻近算法、K-均值算法、随机森林、降低维度算法、梯度提升和Adaboost算法。逻辑回归是一种分类算法,通过拟合逻辑函数来预测事件发生的概率。梯度上升法是逻辑回归中的优化方法。
由于某些不可抗拒的原因,LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 决策树(Decision Tree)简介 1.1. 决策树的原理 决策树是属于机器学习监督学习分类算法中比较简单的一种,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象,而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值,而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所
image-20201206111927160数字差值 最大的属性 对计算结果的影响最大 每年获取的 飞行常客里程数 对于计算结果的影响 将远远大于其他两个特征——玩视频游戏的和每周消费冰淇淋公升数——的影响 仅仅 是因为 量纲,飞行常客里程数 远大于 其他特征值 海伦 认为 这 三种特征 同等重要,飞行常客里程数 不应该 如此严重影响 结果
一个优良的时间频率测量系统,应该是测量仪器的高分辨率和频率标准参考的准确度等级要高,二者匹配达到测量的高精度、误差小是根据检规的要求,用频差倍增法进行频标参数测试;为保证测试数据的可靠性,参考频标指标应优于被测频标指标一个数量级。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor,KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 优点:精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围:数值型和标称型。 KNN工作原理是:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
SVM认为可以使用一个超平面将数据集分隔开来,距离超平面最近的点称为支持向量,SVM的目标是确定超平面使得支持向量到它的距离最大化。求解的算法有很多种,一般使用SMO算法, 它将大优化问题转化为小优化问题进行求解。
本文介绍了如何使用 MapReduce 实现基于 PEGASOS 算法的 SVM,通过在 Hadoop 集群上使用 MRJob 来实现分布式训练,并利用 Cascading 和 Oozie 进行作业管理。
有时候,写TypeScript写多了,写Java的时候就老容易出错。而当陷入某个项目一段时间之后,自我感觉老熟悉的Python和Golang,会变得非常的陌生。而某段时间写起来行云流水的Bash脚本,每次重新拿起,都会进入看文档写代码的境地。
树回归:可以对复杂和非线性的数据进行建模;适用数值型和标称型数据。 1、 CART:classification and regression trees(分类回归树)。每个叶节点上运用各自的均值做预测 二元切割:每次把数据集切成两份,如果等于切分所要求的值进入左子树,否则进入右子树。 CART使用二元切分来处理连续型变量。 回归树(连续型)分类树(离散型): 回归树:假设叶节点是常数值,这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。 度量数据的一致性:在给定节点时计算数据的混乱度。首先计算
决策树(Decision Tree)算法是一种基本的分类与回归方法,是最经常使用的数据挖掘算法之一。我们这章节只讨论用于分类的决策树。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云