摘要：'''本文件实现KNNKNN算法的本质上使用模板匹配的思想。要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样品最接近的k个样本，统计这些样本的类别进行投票，票数最多的那个类就是分类结果。''''''KNN算法是一种判别算法，即可支持分类，也可支持回归，是一种非线性模型。它天然的支 阅读全文

摘要：1、什么是机器学习？ 机器学习的本质是对人类经验学习的模拟。 人通过经验的总结归纳规律用于新问题，预测未来 而机器学习时通过数据总结数据规律，利用总结的规律用于新数据的预测。在算法上，表现为参数拟合，或者概率计算。 机器学习算法的核心是统计学+优化方法+ 机器学习的迷人之处在于：不用直接编程，而是赋 阅读全文

摘要：在机器学习中，算法原理的推导用到数学推导涉及大量的向量及矩阵的微分。 向量及矩阵函数微分可以让整个推导更加简洁、清晰。也有利于从数学本质上理解算法。 个人理解：向量函数的微分实际是多元函数的微分的向量表示。 我们知道 于是把 这就是向量数值函数（以向量为自变量，数值为因变量的函数）对向量自变量的微分 阅读全文

摘要：1 什么是机器学习 角度1：机器学习领域专家Tom Mitchell认为，机器学习所关注的问题是：“计算机程序如何随着经验积累自动提高性能”。在形式上是“对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么称这个计算机程序在从经验E学习。 评论：Tom Mit 阅读全文

摘要：感知机（perceptron）是一个二类分类的线性分类模型。输入某个对象的特征向量，判断该对象是属于A类还是属于B类。 感知机是1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。 一、感知机模型 假设特征向量（输入空间）为X⊆Rn，类别（输出空间）为Y={-1, +1}。输入x∈X 阅读全文

摘要：回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特 阅读全文

摘要：机器学习常见算法分类汇总 原文链接：http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里IT经理网为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的 阅读全文