机器学习笔记 - 文章分类 - lixin05

机器学习笔记之关联规则

摘要：机器学习笔记之关联规则一、关联规则概述 1.1 关联规则关联规则（Association Rules）反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性。如果两个或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能够通过其他事物预测到。关联规则可以看作是一种IF-THEN关系。假设商品A被客阅读全文

posted @ 2022-02-28 23:09 lixin05 阅读(1265) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之降维

摘要：机器学习笔记之降维一、降维概述维数灾难(Curse of Dimensionality)：通常是指在涉及到向量的计算的问题中，随着维数的增加，计算量呈指数倍增长的一种现象。在很多机器学习问题中，训练集中的每条数据经常伴随着上千、甚至上万个特征。要处理这所有的特征的话，不仅会让训练非常缓慢，还会极阅读全文

posted @ 2022-02-28 22:02 lixin05 阅读(1390) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之聚类

摘要：机器学习笔记之聚类一、无监督学习概述 1.1 监督学习和无监督学习的区别监督学习：在一个典型的监督学习中，训练集有标签𝑦 ，我们的目标是找到能够区分正样本和负样本的决策边界，需要据此拟合一个假设函数。无监督学习：与此不同的是，在无监督学习中，我们的数据没有附带任何标签𝑦，无监督学习主要分为阅读全文

posted @ 2022-02-28 17:09 lixin05 阅读(320) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之支持向量机

摘要：机器学习笔记之支持向量机一、支持向量机概述支持向量机（ Support Vector Machine,SVM ）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum 阅读全文

posted @ 2022-02-27 23:11 lixin05 阅读(314) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之人工神经网络

摘要：机器学习笔记之人工神经网络一、发展历史 1943年，心理学家McCulloch和逻辑学家Pitts建立神经网络的数学模型，MP模型。神经元生理结构：神经元数学模型： 1.1 人工神经员发展历史 1960年代，人工网络得到了进一步地发展感知机和自适应线性元件等被提出。M.Minsky仔细分析了以阅读全文

posted @ 2022-02-22 23:23 lixin05 阅读(432) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之集成学习

摘要：机器学习笔记之集成学习一、集成学习方法概述 1.1 Bagging 从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型阅读全文

posted @ 2022-02-21 16:07 lixin05 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之决策树

摘要：机器学习笔记之决策树一、决策树原理 1.1 决策树介绍决策树：从训练数据中学习得出一个树状结构的模型。决策树属于判别模型。决策树是一种树状结构，通过做出一系列决策（选择）来对数据进行划分，这类似于针对一系列问题进行选择。决策树的决策过程就是从根节点开始，测试待分类项中对应的特征属性，并按照阅读全文

posted @ 2022-02-20 16:52 lixin05 阅读(591) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之KNN算法

摘要：机器学习之KNN算法一、距离度量欧氏距离(Euclidean distance)：欧几里得度量（Euclidean Metric）（也称欧氏距离）是一个通常采用的距离定义，指在𝑚维空间中两个点之间的真实距离，或者向量的自然长度（即该点到原点的距离）。在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实阅读全文

posted @ 2022-02-20 11:45 lixin05 阅读(278) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之Scikit-learn

摘要：机器学习笔记之Scikit-learn 一、Scikit-learn概述 Scikit-learn是基于NumPy、 SciPy和 Matplotlib的开源Python机器学习包,它封装了一系列数据预处理、机器学习算法、模型选择等工具,是数据分析师首选的机器学习工具包。自2007年发布以来，sc 阅读全文

posted @ 2022-02-20 11:01 lixin05 阅读(378) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之实践

摘要：机器学习之实践一、数据集划分训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，简单的说就是通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。验证集（Validation Set）：也叫做开发集（ Dev Set ），用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来阅读全文

posted @ 2022-02-18 17:59 lixin05 阅读(317) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之朴素贝叶斯

摘要：机器学习之朴素贝叶斯一、贝叶斯方法 1.1 贝叶斯方法-背景知识贝叶斯分类：是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。先验概率：根据以往经验和分析得到的概率。我们用𝑃(𝑌)来代表在没有训练数据前假设𝑌拥有的初始概率。后验概率：根据已经发生的事件来分析得到阅读全文

posted @ 2022-02-18 16:32 lixin05 阅读(411) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之逻辑回归

摘要：机器学习之逻辑回归一、分类问题监督学习最主要类型：分类（Classification），输入变量可以是离散的，也可以是连续的，标签离散。二分类：我们先从用蓝色圆形数据定义为类型1，其余数据为类型2；只需要分类1次。多分类：我们先定义其中一类为类型1（正类），其余数据为负类（rest）；接下来阅读全文

posted @ 2022-02-18 15:09 lixin05 阅读(70) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之回归

摘要：机器学习之回归一、线性回归监督学习分为回归和分类：回归（Regression）：标签连续分类（Classification）：标签离散 1.1 回归的概念线性回归（Linear Regression）：是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维阅读全文

posted @ 2022-02-17 21:48 lixin05 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)

机器学习笔记之绪论

摘要：机器学习之绪论一、机器学习概述 1.1 机器学习与人工智能、深度学习的关系：人工智能：机器展现的人类智能机器学习：计算机利用已有的数据(经验)，得出了某种模型，并利用此模型预测未来的一种方法。深度学习：实现机器学习的一种技术。 1.2 机器学习的范围 1.3 机器学习可以解决什么问题给定数阅读全文

posted @ 2022-02-17 18:06 lixin05 阅读(79) 评论(0) 推荐(0)

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