机器学习 - 随笔分类 - wsg_blog

奇异值分解-SVD(Singular Value Decomposition)

摘要：svd 奇异值分解(singular value decomposition,SVD) 不明觉厉 ^d^ SVD矩阵分解：利用SVD算法，我们能够用小得多的数据集来表示原始数据集。这样做，实际上是去除了噪声和冗余信息。从生物信息学到金融学等在内的很多应用中，SVD都是提取信息的强大工具。阅读全文

posted @ 2020-11-24 20:07 wsg_blog 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

主成成分分析-PCA(principal component annlysis)

摘要：PCA是用来给多维数据降维，分析提取主成分的一种算法；优点：降低数据的复杂性，识别最重要的多个特征。缺点：不一定需要，且可能损失有用信息。适用数据类型：数值型数据。如何理解主元分析（PCA）怎么实现的呢？首先说明，在已标注和未标注的数据上都有降维技术，PCA是一种在对未标注数据的降维技术。在阅读全文

posted @ 2020-11-04 16:07 wsg_blog 阅读(466) 评论(0) 推荐(0)

使用Apriori算法进行关联分析

摘要：Apriori算法可以实现什么：关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利，更多详细应用百度百科apriori 原理： Apriori关联分析算法实现起来可能会复杂一阅读全文

posted @ 2020-11-03 17:08 wsg_blog 阅读(1022) 评论(0) 推荐(0)

[Index]无监督学习

摘要：首先看张图，无监督学习属于机器学习的范畴，主要的方法为“聚类”、“降维” 本系列博客将写一下对无监督学习的理解和简单的python代码应用二分K-均值聚类算法五种算法玩转聚类 apriori关联分析主成成分分析-PCA(principal component annlysis)-数据降维奇异阅读全文

posted @ 2020-10-23 16:03 wsg_blog 阅读(168) 评论(0) 推荐(0)

二分K-均值聚类算法

摘要：二分k均值聚类是k均值聚类的增强版：为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，有人提出了另一个称为二分K-均值（bisecting K-means）的算法。 #K-means聚类 from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt plt.ion( 阅读全文

posted @ 2020-09-03 17:28 wsg_blog 阅读(1721) 评论(0) 推荐(0)

支持向量机（SVM）

摘要：#svm 支持向量机(Support Vector Machines, SVM) ''' 有些人认为，svm是最好的现成的分类器，这里说的“现成”指的是分类器不加修改即可直接使用。同时，这就意味着在数据上应用基本形式的SVM分类器就可以得到低错误率的结果。SVM能够对训练集之外的数据点做出很好的阅读全文

posted @ 2020-08-25 17:32 wsg_blog 阅读(328) 评论(0) 推荐(0)

logistic逻辑回归、最优化算法

摘要：本篇用到的数据，链接：https://pan.baidu.com/s/1DVr3Ke7jfz3dQzXwz4BjGg 提取码：v8fo #logistic逻辑回归、最优化算法 ''' 下面主要说下 sigmoid函数和logistic回归分类器最优化理论初步梯度下降最优化算法数据中的缺失项处理阅读全文

posted @ 2020-08-11 15:44 wsg_blog 阅读(790) 评论(0) 推荐(0)

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

摘要：#基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 ''' 优点：在数据较少的情况下任然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据贝叶斯概率引入先验知识和逻辑推理来处理不确定命题。朴素贝叶斯的一般过程： 1.收集数据：可以使用任何方法。本章使用RSS源。 2.准阅读全文

posted @ 2020-08-07 15:43 wsg_blog 阅读(352) 评论(0) 推荐(0)

[Index] 机器学习

摘要：本系列博客为学习《机器学习实战》学习笔记与代码实现目录： k-近邻算法实现“电影、约会网站、手写数字识别”分类决策树原理及分类实战基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 logistic逻辑回归、最优化算法支持向量机（SVM）二分K-均值聚类算法使用Apriori算法进行关联分析主成成分分析阅读全文

posted @ 2020-08-05 14:32 wsg_blog 阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

决策树原理及分类实战

摘要：#决策树#环境：Linux、python3.7.5 ''' 决策树的一个重要任务是为了了解数据结构中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，这些机器根据数据集创建规则的过程，就是机器学习的过程。专家系统中经常使用决策树，而且决策树给出结果往往可以匹敌在当前领阅读全文

posted @ 2020-08-05 14:26 wsg_blog 阅读(674) 评论(0) 推荐(0)

k-近邻算法实现“电影、约会网站、手写数字识别”分类

摘要：环境：Linux、python3.7.5 需要的数据集：链接: https://pan.baidu.com/s/1KdH1DgErvgu4GC8MrwY-FA 提取码: wb3h 代码如下 #k-近邻算法概述 ''' 简单的说k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。优点：精度高、对异阅读全文

posted @ 2020-08-02 14:57 wsg_blog 阅读(562) 评论(0) 推荐(0)

tf-idf、朴素贝叶斯的短文本分类简述

摘要：前言：tf-idf是很巧妙的算法，朴素贝叶斯也是很巧妙的算法，我尽量用最简短的语言进行描述，唯一不足的就是这个贝叶斯有点朴素，丢掉了很多特征的关联信息，而且tf-idf提出的这些特征是one-hot的，除了颗粒度粗点以外，对付5000标签分类量级，6000w预测数据（短标题）还是可以的；而且模型训练阅读全文

posted @ 2019-12-13 13:07 wsg_blog 阅读(3678) 评论(0) 推荐(0)

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