摘要：1. 简单线性回归介绍： 回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如：房价，人数，降雨量 分类(Classifica 阅读全文

摘要：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，步骤： 1、（初始化）把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度； 2、寻找各个类之间最近的两个类，把他们归为一类（这样类的总数就少了一个）； 3、重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度； 4、重复2和3直到所有样本点都归 阅读全文

摘要：1.归类： 聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2.举例： 3. K-means 算法： 3.1 Clustering 中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数 k ；然后将事先输入的 阅读全文

摘要：1. 背景: 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 2.1 Backpropagation被使用在多层向前 阅读全文

摘要：例子： 求未知电影属于什么类型： 算法介绍： 步骤： 为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照 选择参数K 计算未知实例与所有已知实例的距离 选择最近K个已知实例 根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别 细节： 关于K的 阅读全文

摘要：决策树: 判定树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根节点。 一个根据天气情况判断是否适宜户外运动的决策树示例： 熵（entropy）概念： 信息和抽象，如何度量？ 1948年，香农提出了 ”信息熵 阅读全文