摘要：
1998 年前后，拉里·佩奇和谢尔盖·布林一起发明了著名的 PageRank 算法，才完美的解决了网页排名的问题。也正是因为这个算法，诞生了伟大的 Google 公司。 阅读全文
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本篇文章要介绍的K 均值算法是一种无监督学习。与分类算法相比，无监督学习算法又叫聚类算法，就是只有特征数据，没有目标数据，让算法自动从数据中“学习知识”，将不同类别的数据聚集到相应的类别中。 阅读全文
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手写数字数据集是一个用于图像处理的数据集，这些数据描绘了 [0, 9] 的数字，我们可以用KNN 算法来识别这些数字。 阅读全文
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KNN 算法的全称是K-Nearest Neighbor，中文为K 近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN 算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。 阅读全文
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在进行数据分析的时候，经常需要将数据进行可视化，以方便我们对数据的认识和理解。Matplotlib 是一个可视化工具包，可以让我们使用Python 来可视化数据。 阅读全文
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数据变换的目的是将不同渠道，不同量级的数据转化到统一的范围之内，方便后续的分析处理。数据变换的方法有很多，比如数据平滑，数据聚集，数据概化，数据规范化和属性构造等。 阅读全文
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生活中，我们经常会对比两个事物的相关性，也可以叫做相似度。人类会根据自己的经验，很容易的判断两件事物是否相似，或者相似度是多少。那如何让计算机也能够进行这样的判断呢？ 阅读全文
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上篇介绍了朴素贝叶斯的原理，本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。朴素贝叶斯最擅长的领域是文本分析，包括文本分类，情感分析，垃圾邮件处理等。要对文本进行分类，首先要做的是如何提取文本的主要信息，如何衡量哪些信息是文本中的主要信息呢？ 阅读全文
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计算机的运算是由CPU 完成的，而CPU 只会做加法运算，不会做减法运算，那计算机怎样完成减法工作呢？ 阅读全文
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贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯于18 世纪提出的，当我们不能直接计算一件事情（A）发生的可能性大小的时候，可以间接的计算与这件事情有关的事情(X，Y，Z)发生的可能性大小，从而间接判断事情（A）发生的可能性大小。 阅读全文