#1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。#简述分类与聚类的联系与区别。#分类：给数据“贴标签”,提高认知效率,降低认知成本,对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的#聚类：聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程。使得同一个簇（或类）中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较高的相异性#简述什么是监督学习与无监督学习#监督学习：每个实例都是由一组特征和一个类别结果；...
转：http://blog.csdn.net/xlm289348/article/details/8876353 KNN主要作用为对于未知类型的样本，来判断样本属于哪一类。判断思想是，基于欧几里得定理，判断未知事物的特征和哪一类已知事物的的特征最接近。图片说明：图片说明：简单来说，K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟训练数据里的每个点求距离，然后挑离这个训练数据最近的K个点看看这几个点属于什么类型，然后用少数服...
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。（1）联系：都是对数据集进行分类（2）区别 · 分类：已知数据集的类别个数 · 聚类：未知数据集的类别个数，将相似度高的归类到一起简述什么是监督学习与无监督学习。 （1）监督学习（数据集有输入和输出数据）通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数，将输入映射到合适的输出。（2）无监督学习（数据集中只有输入）直接对输入数据集...
JavaScript版:<!DOCTYPE html><html lang="zh-CN"><head><meta charset="utf-8"><title></title></head><body><script type="text/javascript">var arr = {‘1‘ : 0,‘2‘ : 1,‘3‘ : 0,‘4‘ : 1,‘5‘ : 2,‘6‘ : 0,‘7‘ : 6,‘8‘ : 5,‘9‘ : 8,‘10‘ : 8};var id,i=0;/*** tree = [{ id:,pid:,level: }]*/var tree = [];for(var key in arr){if(arr[key]==0){ // 属于顶级 tree.push({id:key,p...
做过图像识别、机器学习或者信息检索相关研究的人都知道，论文的实验部分都要和别人的算法比一比。可怎么比，人多嘴杂，我说我的方法好，你说你的方法好，各做各的总是不行——没规矩不成方圆。于是慢慢的大家就形成了一种约定，用ROC曲线和PR曲线来衡量算法的优劣。关于ROC曲线和PR曲线的详细介绍可参考资料：ROC Analysis and the ROC Convex HullTom Fawcett,An introduction to ROC analysisJesse Davis,Mark Goadrich. The Re...
问题 PHP无限分类的算法 解决方法 请教一下PHP无限分类的算法，主要是分类排序的问题。怎么让三级分类紧贴在二级分类下二级分类在一级分类之下（同级），另外就是移动父级分类之后，该分类之下的子分类排序怎么解决？参考答案 有一个基于左右值的无限分类算法 楼主可以自己搜搜 也可以到偶小站上看看 [url=http://www.xmcase.com/phplib.php]链接标记www.xmcase.com/phplib.php[/url] 参考答案 我想了一个算法但是移动栏目的时候要...
Naive Bayes(朴素贝叶斯算法)[分类算法]，naivebayesNave Bayes(朴素贝叶斯)分类算法的实现 (1) 简介：(2) 算法描述：(3) 1 php2 /*3 *Naive Bayes朴素贝叶斯算法（分类算法的实现）4 */5 6 /*7 *把.txt中的内容读到数组中保存8 *$filename:文件名称9 */10 //--------------------------------------------------------------------11 function getFileContent($filename)12 {13 $array = array(null);14 $content = f...
删除一个分支节点和它所有的子节点，从网上看到一段代码，发现这个是错的， 请教一下，这个怎么写SQL，谢谢！ 回复讨论(解决方案) http://blog.163.com/023_dns/blog/static/118727366201271492450798/ 参考的是这里的，想让删除后，所有的节点左右编号还依然正确 描述详细点，业务需求是什么，语法错还是逻辑错？ 它的这个方法 实现不了， 删除节点及所有子节点。 我是用http://www.111cn.net/phper/21/d...
请教 预排序遍历树算法(非递归无限极分类算法) ，删除一个分支节点和它所有的子节点问题删除一个分支节点和它所有的子节点，从网上看到一段代码，发现这个是错的，请教一下，这个怎么写SQL，谢谢！------解决思路----------------------delete from food where lft>=当前节点的lft AND rgt <= 当前节点的rgt ------解决思路----------------------UPDATE nested_category SET lft = lft - @myWidth WHERE lft > @myRight应该为UPD...
<?php /** * 基于左右值排序的无限分类算法 * 数据库结果为 CREATE TABLE om_catagory ( CatagoryID int(10) unsigned NOT NULL auto_increment, Name varchar(50) default ‘‘, Lft int(10) unsigned NOT NULL default ‘0‘, Rgt int(10) unsigned NOT NULL default ‘0‘, PRIMARY KEY (id), KEY lft (lft), KEY rgt (rgt) ) * 更多的关于左右值排序的例子 * http://www.ch...
学习目录： 决策树内容目录： 一.决策树作用： 这是我们判断这是个好瓜还是坏瓜的决策流程，决策树的作用： 1.帮助我们选择用哪个特征先做if，用哪个特征后做if，能最快的判断出这是好瓜还是坏瓜 2.帮助我们确定特征中作为划分标准的数值 二.原理推导 三.代码预测：案例对比：比较决策树算法和KNN算法在鸢尾花数据集上的分类准确率 使用决策树算法对鸢尾花数据集分类： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.mo...
学习分类算法之前，首先目标，什么是分类，分类数据集就是目标值是类别的，比如男，女。 简而言之，分类算法就是用来解决目标值为类别的数据集的算法 1. 转换器和估计器 1.1. 转换器 回忆一下特征工程步骤： 实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer))调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用) 我们把特征工程的接口称之为转换器，转换器中封装了所有特征工程需要的方法 1.2. 估计器(sklearn机器学习算法的实...
逻辑斯蒂回归分类算法 首先来看一个线性回归来进行分类的问题： 怎样判断肿瘤是否恶性？ 很明显线性回归用于分类问题无法处理边界点的位置。 同时，线性回归健壮性不够，一旦有噪声，立刻“投降”使用逻辑斯蒂回归 —— 分类问题Sigmoid函数（压缩函数）sigmoid函数中，e-z 中 z 的正负决定了 g(z) 的值最后是大于 0.5 还是小于 0.5；即 z 大于 0 时，g(z) 大于 0.5，z 小于 0 时，g(z)小于 0.5 当 z 对应的表达式为分类边界时，恰...
目录 一、分类问题 二、回归问题 三、聚类 四、信息检索 五、总结在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 假正(False Posit...
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法兼具形式优美和高效好用，难得地受到了跨学术界和工业界的好评。 一、SVM 算法介绍 在支持向量机中有三个重要概念，也是组成支持向量机的重要构件： 最大间隔高维映射核方法 这三个部件是彼此独立又互相关联的关系，他们在一起共同成就了SVM算法。 1.1. 距离是不同类别的天然间隔 数据点的“位置”实质是在不同维度有着不同现实含义的信息。 在分类时若想提高鲁棒性，就得多留点余地...