随笔分类 -  机器学习

人工智能、机器学习等等相关
机器学习-kNN-数据归一化
摘要：一、为什么需要数据归一化 不同数据之间因为单位不同，导致数值差距十分大，容易导致预测结果被某项数据主导，所以需要进行数据的归一化。 解决方案：将所有数据映射到同一尺度 二、最值归一化 normalization 最值归一化：把所有数据映射到0-1之间 适用于分布有明显边界的情况；受outlier影响 阅读全文
posted @ 2018-06-07 14:37 饕客 阅读(759) 评论(0) 推荐(0)
机器学习-kNN-寻找最好的超参数
摘要：一 、超参数和模型参数 超参数：在算法运行前需要决定的参数 模型参数：算法运行过程中学习的参数 - kNN算法没有模型参数- kNN算法中的k是典型的超参数 寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 二、通过sklearn中的数据集进行测试 输出结果：0.9888888888888889 三、考 阅读全文
posted @ 2018-06-07 11:03 饕客 阅读(578) 评论(0) 推荐(0)
机器学习-kNN（1）
摘要：一 kNN算法简介 kNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，提取出样本集中特征最相似数据 阅读全文
posted @ 2018-06-07 10:00 饕客 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
Python3玩转儿 机器学习(5)
摘要：numpy 的使用 numpy.array基础 '1.14.0' '1.14.0' Python List 特点 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 5 [0, 1, 2, 3, 4, 20, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 'hello', 6, 阅读全文
posted @ 2018-05-03 20:13 饕客 阅读(415) 评论(0) 推荐(1)
Python3玩转儿 机器学习(4)
摘要：jupyterNotebook的使用记录 阅读全文
posted @ 2018-04-24 20:25 饕客 阅读(446) 评论(0) 推荐(0)
Python3玩转儿 机器学习（3）
摘要：监督学习、非监督学习、半监督学习和增强学习 的概念说明 阅读全文
posted @ 2018-04-22 10:20 饕客 阅读(546) 评论(0) 推荐(0)
Python3玩转儿 机器学习（2）
摘要：Python3玩转儿机器学习 分类任务和回归任务 阅读全文
posted @ 2018-04-22 10:19 饕客 阅读(311) 评论(0) 推荐(0)
Python3玩转儿 机器学习（1）
摘要：Python3 玩转儿机器学习 阅读全文
posted @ 2018-04-22 10:17 饕客 阅读(315) 评论(0) 推荐(0)