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随笔分类 -  机器学习

Python 深入浅出支持向量机（SVM）算法
摘要：相比于逻辑回归，在很多情况下，SVM算法能够对数据计算从而产生更好的精度。而传统的SVM只能适用于二分类操作，不过却可以通过核技巧（核函数），使得SVM可以应用于多分类的任务中。 本篇文章只是介绍SVM的原理以及核技巧究竟是怎么一回事，最后会介绍sklearn svm各个参数作用和一个demo实战的 阅读全文
posted @ 2019-11-27 20:09 zzzzMing 阅读(6413) 评论(0) 推荐(0)
通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法（二）sklearn逻辑回归实战
摘要：前情提要： "通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法（一） 逻辑回归模型原理介绍" 上一篇主要介绍了逻辑回归中，相对理论化的知识，这次主要是对上篇做一点点补充，以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数，以及具体的实战代码。 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的 阅读全文
posted @ 2019-11-13 18:26 zzzzMing 阅读(5260) 评论(0) 推荐(0)
通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法（一） 逻辑回归模型原理介绍
摘要：在说逻辑回归前，还是得提一提他的兄弟，线性回归。在某些地方，逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于，逻辑回归是作用是分类的。 阅读全文
posted @ 2019-11-06 18:06 zzzzMing 阅读(6545) 评论(0) 推荐(2)
通俗得说线性回归算法（二）线性回归实战
摘要：上次介绍了线性回归的基本知识，这次主要介绍sklearn的线性回归例子，以及其他各种回归分析方法~~ 阅读全文
posted @ 2019-10-15 18:03 zzzzMing 阅读(1937) 评论(0) 推荐(1)
通俗得说线性回归算法（一）线性回归初步介绍
摘要：说说线性回归算法~~ 阅读全文
posted @ 2019-10-10 18:04 zzzzMing 阅读(2717) 评论(0) 推荐(2)
Python --深入浅出Apriori关联分析算法（二） Apriori关联规则实战
摘要：上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。 "Python 深入浅出Apriori关联分析算法（一）" 这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用 apyori 这个库运 阅读全文
posted @ 2019-08-22 18:10 zzzzMing 阅读(10963) 评论(2) 推荐(1)
Python --深入浅出Apriori关联分析算法（一）
摘要：深入浅出Apriori关联算法，并用实例介绍如何使用关联分析~ 阅读全文
posted @ 2019-08-14 18:39 zzzzMing 阅读(32930) 评论(6) 推荐(3)
通俗地说决策树算法（三）sklearn决策树实战
摘要：介绍sklearn的决策树算法参数，以及使用决策树训练出结果。最后将训练出的决策树模型转化为可视化的pdf文件。 阅读全文
posted @ 2019-08-06 18:25 zzzzMing 阅读(15396) 评论(2) 推荐(2)
通俗地说决策树算法（二）实例解析
摘要：上一节介绍了决策树的一些基本概念，诸如树的基本结构，信息熵等。这次就用一个例子，来看看ID3决策树的具体运行过程吧~~ 阅读全文
posted @ 2019-07-29 18:01 zzzzMing 阅读(16973) 评论(4) 推荐(2)
通俗地说决策树算法（一）基础概念介绍
摘要：通俗地来说决策树算法~~ 阅读全文
posted @ 2019-07-24 18:03 zzzzMing 阅读(7118) 评论(0) 推荐(0)
深入浅出KNN算法（二） sklearn KNN实践
摘要：KNN算法第二弹，实践篇 阅读全文
posted @ 2019-04-10 18:18 zzzzMing 阅读(43003) 评论(3) 推荐(9)
深入浅出KNN算法（一） KNN算法原理
摘要：深入浅出，说说KNN（K邻近）算法~ 阅读全文
posted @ 2019-04-03 18:59 zzzzMing 阅读(161193) 评论(0) 推荐(19)
贝叶斯分类算法实例 --根据姓名推测男女
摘要：贝叶斯分类算法，如何根据它来对性别进行分类？ 阅读全文
posted @ 2018-11-29 20:22 zzzzMing 阅读(7631) 评论(4) 推荐(4)
python Kmeans算法解析
摘要：一. 概述 首先需要先介绍一下无监督学习，所谓无监督学习，就是训练样本中的标记信息是位置的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说，就是根据数据的一些内在性质，找出其内在的规律。而这一类算法，应用最为广泛的就是“聚类”。 聚类算法可以对数据进行数据归约，即在尽可能保证 阅读全文
posted @ 2018-11-05 21:08 zzzzMing 阅读(19548) 评论(1) 推荐(0)