你的撒凋零呦

摘要： 人工神经网络算法模拟生物神经网络，是一类模式匹配算法。通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支，有几百种不同的算法。 有一种类型网络把各个结点看做是“人工神经元”，这种网络就叫做“人工神经网络”。人工神经元就是受自然神经元静息和动作电位的产生机制启发而建立的一个运算模型。神 阅读全文

摘要： 它把问题可能的解编码为一个向量，称为个体，向量的每一个元素称为基因，并利用目标函数（相应于自然选择标准）对群体（个体的集合）中的每一个个体进行评价，根据评价值（适应度）对个体进行选择、交换、变异等遗传操作，从而得到新的群体。 遗传算法适用于非常复杂和困难的环境，比如，带有大量噪声和无关数据、事物不断 阅读全文

摘要： 关联规则是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。 常见的购物篮分析 该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定 阅读全文

摘要： 像聚类算法一样，降低维度算法试图分析数据的内在结构，不过降低维度算法是以非监督学习的方式试图利用较少的信息来归纳或者解释数据。这类算法可以用于高维数据的可视化或者用来简化数据以便监督式学习使用。 常见的算法包括：主成份分析，偏最小二乘回归， Sammon映射，多维尺度, 投影追踪等。 from __ 阅读全文

摘要： 聚类，就像回归一样，有时候人们描述的是一类问题，有时候描述的是一类算法。聚类算法通常按照中心点或者分层的方式对输入数据进行归并。所以的聚类算法都试图找到数据的内在结构，以便按照最大的共同点将数据进行归类。 常见的聚类算法包括 k-Means算法以及期望最大化算法 (1) 首先我们选择一些类/组，并随 阅读全文

摘要： 朴素贝叶斯分类实例：检测SNS社区中不真实账号 下面讨论一个使用朴素贝叶斯分类解决实际问题的例子，为了简单起见，对例子中的数据做了适当的简化。 这个问题是这样的，对于SNS社区来说，不真实账号（使用虚假身份或用户的小号）是一个普遍存在的问题，作为SNS社区的运营商，希望可以检测出这些不真实账号，从而 阅读全文

摘要： 在机器学习里，我们叫这种现象为“过拟合”，即使用少量样本去拟合了所有没见过的样本。 另外，在机器学习中，我们训练模型的数据不可避免的存在一些测量误差或者其他噪音，比如下图中10个点，我们可以找到唯一的9阶多项式 来拟合所有点；也可以使用线性模型 y = 2x 拟合。 图1 从上图可以看出，左侧的拟合 阅读全文

摘要： 批量梯度下降法 批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。从数学上理解如下： （1）对目标函数求偏导： 其中 i=1,2,…,m 表示样本数， j=0,1 表示特征数，这里我们使用了偏置项 x(i)0=1 。 （2）每次迭代对参数进行更新： 注意这里更新时存在一 阅读全文

摘要： 我们将根据机器学习的算法进行分类.、 监督学习算法: 给机器的训练数据拥有标记或者答案. k临近,线性回归和多项式回归,逻辑回归,SVM,决策树和随机森林. 非监督学习算法: 给机器的的训练数据是没有任何"标记"或者答案. 非监督学习可以完成分类任务. 非监督学习可以对数据进行降维处理和异常检测. 阅读全文

摘要： 机器学习 机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是寻找一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。需要注意的是，机器学习的目标是使学到的函数很好地适用于“新样本”，而 阅读全文