摘要：
在前面的两篇博客中，我们介绍了DNN（深度神经网络）并使用keras实现了一个简单的DNN。在这篇博客中将介绍CNN（卷积神经网络），然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN，对 数据集进行分类预测。 CNN简介 我们可以想一个例子，假如我们现在需要对人进行识别分类，根据我们人类的思维 阅读全文
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简介 在上一篇博客： "数据挖掘入门系列教程（十点五）之DNN介绍及公式推导" 中，详细的介绍了DNN，并对其进行了公式推导。本来这篇博客是准备直接介绍CNN的，但是想了一下，觉得还是使用keras构建一个DNN网络，然后进行一定的分类操作，这样能够更加的直观一点。 在这篇博客中将介绍： keras 阅读全文
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深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（ "数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍" ）中介绍的神经网络：为了解决M P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网 阅读全文
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简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法——K Means算法。K Means算法是一种 无监督 的聚类算法。什么叫无监督呢？就是对于训练集的数据，在训练的过程中，并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别。对于K Means算法来说，他就是通过某一些骚操作，将一堆“相似”的数据聚集在一 阅读全文
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[TOC] 介绍 在上一篇博客： "数据挖掘入门系列教程（八点五）之SVM介绍以及从零开始公式推导" 中，详细的讲述了SVM的原理，并进行了详细的数学推导。在这篇博客中，主要是应用SVM，使用SVM进行数据分类，不会涉及到SVM的解释，so，如果对svm并不是特别了解的话，非常建议先去看我的上一篇 阅读全文
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[TOC] 还是老规矩，这一篇博客是对SVM进行介绍，下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用。 SVM介绍 首先介绍SVM是什么，SVM（support vector machine）名为支持向量机，又名支持向量网络，是一个非常经典且高效的分类模型，是一种监督式的学习方法。 从名字上面来理解，SVM 阅读全文
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[TOC] 在本章节中，并不会对神经网络进行介绍，因此如果不了解神经网络的话，强烈推荐先去看《西瓜书》，或者看一下我的上一篇博客： "数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍" 本来是打算按照《Python数据挖掘入门与实践》里面的步骤使用神经网络来识别验证码，但是呢，验证码要自己生成，然后我又 阅读全文
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[TOC] 数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 这篇博客是是为了下一篇博客“使用神经网络破解验证码”做准备。主要是对神经网络的原理做介绍。同时这篇博客主要是参考了西瓜书，如果身边有西瓜书的同学，强烈建议直接去看西瓜书，至于我这篇博客，你就当个乐子好了（因为你会发现内容与西瓜书很相似）。 简 阅读全文
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数据挖掘入门系列教程（七）之朴素贝叶斯进行文本分类 贝叶斯分类算法是一类分类算法的总和，均以贝叶斯定理为基础，故称之为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类算法就是其中最简单的分类算法。 朴素贝叶斯分类算法 朴素贝叶斯分类算法很简单很简单，就一个公式如下所示： $$ P(B|A) = \frac{P(A|B) 阅读全文
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[TOC] 数据挖掘入门系列教程（六）之数据集特征选择 这一篇博客主要来如何介绍从数据集中抽取合适的特征。 我们知道，在数据挖掘中，数据的训练算法很重要，但是同样我们对于数据的前置处理也不可忽视。因为我们对某个数据集的描述是使用特征来表示的。在前面的博客中无论我们是获得商品交易的相关性关系，还是使用 阅读全文