随笔分类 -  数据挖掘入门

5.感知机科普简介
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处! 团队介绍 传送门（http://www.cnblogs.com/inpluslab dataplayer/p/8541380.html） 线性分类器起源 在实际应用中，我们往往遇到这样的问题：给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一 阅读全文
posted @ 2018-03-06 21:21 inpluslab-dataplayer 阅读(848) 评论(0) 推荐(0)
11. 随机森林
摘要：随机森林 随机森林（Random Forest）算法是基于单棵决策树的改进，将多个弱分类器组合成一个强分类器，其用到了集成学习bagging的思想。 基本思想 随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多棵决策树组成。其随机体现在针对每棵树，按比例随机抽选样本，随机抽选特征，然后进行 阅读全文
posted @ 2018-03-06 20:47 inpluslab-dataplayer 阅读(1034) 评论(0) 推荐(0)
10.决策树！99.99%的地球人都使用过的人工智能算法！
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处 团队介绍 "传送门" 决策树！99.99%的地球人都使用过的人工智能算法！ 前言 本文假设读者已经了解基本的数据挖掘概念，如 “训练“，”回归”，“分类”，“过拟合”等。 0 简介 决策树算法的思想，来自于人日常做决策过程。 举个例子，当你喜欢上班 阅读全文
posted @ 2018-03-06 20:44 inpluslab-dataplayer 阅读(1130) 评论(0) 推荐(0)
2.关联分析
摘要：序言 你可能早早就听说过这个故事： 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习 阅读全文
posted @ 2018-03-05 19:44 inpluslab-dataplayer 阅读(505) 评论(1) 推荐(0)
8.史上最懒惰的算法之KNN
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处 团队介绍 传送门 序言 KNN全称K-Nearest Neighbor algorithm，又称K近邻算法。由于KNN是“惰性学习”（lazy learning）的著名代表，不做任何模型训练，训练时间开销为零，所以我们称它为“史上最懒惰的算法”。看 阅读全文
posted @ 2018-03-05 17:38 inpluslab-dataplayer 阅读(2475) 评论(0) 推荐(1)
4.逻辑回归
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处 团队介绍 传送门 逻辑回归 逻辑回归（logistic regression）是机器学习中的经典分类方法。看到这个机器学习方法的名字，你可能会有点疑惑：“逻辑回归明明是一个分类方法，为什么名字里面有回归的字眼？”，这实际上是个好问题，说明你对分类和 阅读全文
posted @ 2018-03-05 10:33 inpluslab-dataplayer 阅读(275) 评论(0) 推荐(0)
13.GBDT简介
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处 团队介绍 传送门 GBDT 序言 GBDT (Gradient Boosting Decision Tree)又叫MART (Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，即该算法由多棵决策树组成，所 阅读全文
posted @ 2018-03-05 10:10 inpluslab-dataplayer 阅读(419) 评论(0) 推荐(0)
1.数据挖掘基础简介
摘要：本文由中山大学In+ Lab整理完成，转载注明出处 团队介绍 传送门 一、什么是数据挖掘 随着alphago在围棋上横扫各路高手，轻松击败李世石使得人工智能大火，各种关于数据挖掘、人工智能、机器学习的文章络绎不绝。由此引发了大家的思考，什么是数据挖掘？ 数据挖掘通俗点来讲是通过某种方式找出潜藏在大量 阅读全文
posted @ 2018-03-05 09:59 inpluslab-dataplayer 阅读(521) 评论(0) 推荐(0)