决策树算法在工业中本身应用并不多，但是，目前主流的比赛中的王者，包括GBDT、XGBOOST、LGBM都是以决策树为积木搭建出来的，所以理解决策树，是学习这些算法的基石，今天，我们就从模型调用到调参详细说说决策树的使用方法。 一、什么是决策树 既然要用决策树，那么我们首先要知道决策树的基本原理。 初听到决策树这个名字的时候，我觉得他是一种最不像机器学习算法的算法。因为这不就是编程里最基本的if-else选择语句嘛，还能有多...
原理：先设置两个先验值r1，r2，我把他们理解为内圈外圈，大家可以跟我学。将所有样本放入一个列表，随机选一个样本拿出来作为第一个簇的簇中心点，然后从列表中剩下的所有样本中随机抽取一个,，计算其与簇中心点的距离。如果大于外圈r1，则不属于此簇，而是拿出去单独成为一簇，并作为簇中心点，从列表中删除此样本如果大于内圈r2，且小于外圈r1，则属于此簇，放入簇中。如果小于内圈r2，哎呀，了不得呀！这家伙和簇中心点很是亲近...
Bagging算法：?凡解：给定M个数据集，有放回的随机抽取M个数据，假设如此抽取3组，3组数据一定是有重复的，所以先去重。去重后得到3组数据，每组数据量分别是s1,s2,s3，然后三组分别训练组合成一个强模型。如下图： 随机森林算法：一般用于大规模数据，百万级以上的。在Bagging算法的基础上，如上面的解释，在去重后得到三组数据，那么再随机抽取三个特征属性，选择最佳分割属性作为节点来创建决策树。可以说是随机森林=决策树+B...
目录 什么是回归算法 线性回归 似然函数/对数似然函数 目标函数/损失函数 常用的其他损失函数 局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合 Ridge回归(岭回归) LASSO回归 Elasitc Net算法(弹性网络算法)梯度下降算法 批量梯度下降算法(BGD) 随机梯度下降算法(SGD) 小批量梯度下降法(MBGD) 梯度下降法调优策略Logistic回归 Softmax回归 模型效果判断 机器学习调参 @(机器学习（2）之回归算法) 什么是回归算法有监督算法 解释变量（x）与观...
1 K-Means 1.1算法原理K是原始数据被聚集为K类，Means就是均值点，K-Means均点。K-Means的核心就是将一堆数据聚集为K个簇，每个簇中都有一个中心点称为均值点。簇中所有点到该簇的均值点的距离都较其他均值点更近。如下图：1.2文字叙述确定K值（就是把数据聚为几个类，K值是K-Means算法中唯一的参数） 从原始数据集，随机选取K个点做为初始化均值点的核心 遍历所有数据集的数据，每取出一个数据就和K个均值点分别计算距离（默认计算...
讲授聚类算法的基本概念，算法的分类，层次聚类，K均值算法，EM算法，DBSCAN算法，OPTICS算法，mean shift算法，谱聚类算法，实际应用 课程大纲： 基于密度的聚类算法简介DBSCAN算法的核心思想基本概念定义算法的流程实现细节问题实验OPTICS算法的核心思想基本概念定义算法的流程根据排序结果生成聚类结果实验Mean Shift算法的核心思想核函数概率密度估计算法的流程谱聚类算法的核心思想基本概念定义算法的流程算法评价指标应用聚类...
前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的影响因素，哪些和优化有关的影响因素。对于线性回归来说， 一、导入需要的所有模块和包# 引入所需要的全部包 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据划分的类，用于交叉验证 from sklearn.linear_model import Lin...
导言机器学习方法目前可以分为5个流派，分别是符号主义，联结主义，进化主义，贝叶斯和Analogzier。具体到实例有联结主义的神经网络，进化主义的遗传算法，贝叶斯的朴素贝叶斯（Naive Bayes）等等。机器学习算法又可以分为多种类别，比如监督学习，无监督学习等。前者需要提供样本先进行训练。而无监督学习一般是针对没有标签的数据或者靠人力难以为数据打上标签的情况。例子：人脸识别。人与人之间会存在很多相似之处，比如各位明...
时间过得很快，这篇文章已经是机器学习入门系列的最后一篇了。短短八周的时间里，虽然对机器学习并没有太多应用和熟悉的机会，但对于机器学习一些基本概念已经差不多有了一个提纲挈领的了解，如分类和回归，损失函数，以及一些简单的算法——kNN算法、决策树算法等。 那么，今天就用聚类和K-Means算法来结束我们这段机器学习之旅。 1. 聚类 1.1 什么是聚类将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。由...
在约会网站使用K-近邻算法 准备数据：从文本文件中解析数据 海伦收集约会数据巳经有了一段时间，她把这些数据存放在文本文件(1如1^及抓 比加 中，每 个样本数据占据一行，总共有1000行。海伦的样本主要包含以下3种特征： 每年获得的飞行常客里程数 玩视频游戏所耗时间百分比 每周消费的冰淇淋公升数 将文本记录到转换NumPy的解析程序import operator from numpy import * from os import listdirdef file2matrix(filename):fr...
k-近邻算法概述 简单地说，谷近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优 点 ：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。它的工作原理是：存在一个样本数 据集合，也称作训练样本集，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 与所属分类的对应关系。输人没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的 特征...
机器学习优化算法 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 梯度下降法2. 随机梯度下降法3. 小批量梯度下降法4. 参考文献 邱锡鹏, 神经网络与深度学习[M]. 2019.
我很好奇,如果输入文字时Android是否使用任何机器学习算法进行拼写检查和自动更正功能？如果是,那么是否有办法知道他们使用哪种算法？ 非常感谢拉贾特解决方法:无法阻止自己在这里掉落it. 每个键盘都使用自己的算法.我可以假设这些算法基于词频,贝叶斯决策和编辑距离(用于拼写检查). 在我看来,学习部分是写下用户经常写的单词,并为类似单词提供自动更正.
1.引自https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/9695666.html 2. 基本原理 Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似的，按照我自己的理解，可以简单的描述为这样的过程： （1）找一个合适的预测函数（Andrew Ng的公开课中称为hypothesis），一般表示为h函数，该函数就是我们需要找的分类函数，它用来预测输入数据的判断结果。这个过程时非常关键的，需要对数据有一定的了解或分析，知道或者猜测预测函数的“大概”形式，...
安装 能直接安装就再好不过pip install xgboost 如果不能就下载之后本地安装 安装包下载地址 这里 想要啥包都有数据集 pima-indians-diabetes.csv 文件调查印度糖尿病人的一些数据, 最终的预测结果是是否患病# 1. Number of times pregnant # 2. Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test # 3. Diastolic blood pressure (mm Hg) # 4. Triceps skin fold thickness (mm) # 5. 2-Hour serum ins...