??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 安装pip install lightgbm11gitup网址:https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机...
一、kNN算法介绍 首先先介绍下kNN算法,有这么一个场景给定了肿瘤块的大小和时间的一组数据,其中每一组数据对应一个结果数据,即恶性还是良性。这么一组数据:?raw_data_x=[[3.39,2.33],? ? #特征 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.11,1.78], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [1.34,3.37], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [3.58,4.68], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[2.28,2.87], ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [7.42,4.7], ? ? ? ? ? ? ? ...
K-means聚类 将n个观测点,按一定标准(数据点的相似度),划归到k个聚类(用户划分、产品类别划分等)中。 重要概念:质心K-means聚类要求的变量是数值变量,方便计算距离。 算法实现 R语言实现 k-means算法是将数值转换为距离,然后测量距离远近进行聚类的。不归一化的会使得距离非常远。 补充:scale归一化处理的意义 两个变量之间数值差别太大,比如年龄与收入的数值差别就很大。步骤第一步,确定聚类数量,即k的值 方法:...
https://www.toutiao.com/a6698919092876739079/ Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法 苏克1900 Python爬虫与数据挖掘本文 3000 字,预计阅读时间 10 分钟,建议收藏 摘要:从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。 今天开始,我打算写写机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。 目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用 Sklearn 包,要么满篇抽象枯燥的算法公式文字,看这些教程你很难...
分类树(决策树)是一种十分常用的分类方法。核心任务是把数据分类到可能的对应类别。 他是一种监管学习,所谓监管学习就是给定一堆样本,每个样本都有一组属性和一个类别,这些类别是事先确定的,通过学习得到一个分类器,这个分类器能够对新出现的对象给出正确的分类。 决策树的理解 熵的概念对理解决策树很重要 决策树做判断不是百分之百正确,它只是基于不确定性做最优判断。 熵就是用来描述不确定性的。 案例:找出共享单车用...
#基础算法分类和汇总 一级分类 二级分类 算法名 一句话概述 输入 输出 原理概述 优点 缺点 实例 监督学习 分类 KNN 监督学习 分类 决策树 监督学习 分类 SVM 监督学习 分类 逻辑回归 监督学习 回归 简单回归 非监督学习 聚类 K-means 非监督学习 关联分析 Apriori 非监督学习 频繁项挖掘 FP-growth ...
获得更多的训练实例——通常是有效的,但代价较大,下面的方法也可能有效,可考虑 先采用下面的几种方法。 1.尝试减少特征的数量 2.尝试获得更多的特征 3.尝试增加多项式特征 4.尝试减少正则化程度
线性回归机器学习基本算法之一的线性回归的基本原理,其要点如下:线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合,并根据这一关系求解线性组合中的最优系数; 最小二乘法可用于解决单变量线性回归问题,当误差函数服从正态分布时,它与最大似然估计等价; 多元线性回归问题也可以用最小二乘法求解,但极易出现过拟合现象; 岭回归和 LASSO 回归分别通过引入二范数惩罚项和一范数惩罚项抑制过拟合。
逻辑回归机器学习基本算法之一的逻辑回归方法的基本原理,其要点如下:逻辑回归模型是对线性回归的改进,用于解决分类问题; 逻辑回归输出的是实例属于每个类别的似然概率,似然概率最大的类别就是分类结果; 在一定条件下,逻辑回归模型与朴素贝叶斯分类器是等价的; 多分类问题时可以通过多次使用二分类逻辑回归或者使用 Softmax 回归解决。逻辑回归 & 线性回归从数学角度看,线性回归和逻辑回归之间的渊源来源于非线性的对数似然...
导学导学 课程涵盖的内容和理念 课程所使用的主要技术栈机器学习基础机器学习世界的数据 机器学习的主要任务 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习 和机器学习相关的哲学思考Jupyter Notebook, numpyjupyter notebook基础 jupyter notebook中的魔法命令 Numpy数据基础 创建numpy数组和矩阵 Numpy数组的基本操作 Numpy数组的合并与分割 Numpy中的矩阵运算 Numpy中的聚合运算 Numpy...
K-近邻(KNN)算法是解决分类问题的算法。既可以解决二分类,也可以解决多分类问题。 其实它也可以解决回归问题。 K-近邻原理:某个样本的类别,由与之最相近的K个邻居投票所决定。例子:现在有一个样本集,其中所有数据都已经标记好类别,假设有一个未知类别的样本x需要进行分类。在离这个样本距离最近的K个样本中,统计各个类别的占比。假设k=5时,计算出哪5个样本离未知样本x最近,然后统计它们的类别,如在这5个样本中,有2个属于...
1、知识点""" SVM,也称支持向量机:其优化核心为求取点到平面的距离最大化,主要是解决二分类问题y = wx+b ,且 yi * y(i) >0 恒成立思想:argmax{min[yi *(wx+b) ]/||w||}min[yi *(wx+b) ]:求取距离直线最近的样本点argmax:求取距离最近的样本点距离最大的值优化目标:max(w,b){1/||w||}, 约束条件yi * y(i) >=1 ,采用拉格朗日求取最小值所有边界上的点(这个点也叫支持向量) ,阿尔法不等于 ,不在边界上的点,阿尔法等于0支持...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 安装pip install lightgbm11gitup网址:https://github.com/Microsoft/LightGBM中文教程http://lightgbm.apachecn.org/cn/latest/index.htmllightGBM简介xgboost的出现,让数据民工们告别了传统的机器学习算法们:RF、GBM、SVM、LASSO……..。现在微软推出了一个新的boosting框架,想要挑战xgboost的江湖地位。顾名思义,lightGBM包含两个关键点:light即轻量级,GBM 梯度提升机...
FP-growth算法只需要对数据库进行两次扫描,故速度要比Apriori算法快。发现频繁项集的基本过程:(1)构建FP树;(2)从FP树中挖掘频繁项集。优点:一般要快于Apriori缺点:实现比较困难,在某些数据集上性能会下降适用数据:标称型1、FP树:用于编码数据集的有效方式FP代表频繁模式(Frequent Pattern)。FP树看上去与其他树类似,但是它通过链接来连接相似元素,被连起来的元素项可以看成一个链表。一个元素项可以在一棵FP树中出...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 摘要之前一直对机器学习很感兴趣,一直没时间去研究,今天刚好是周末,有时间去各大技术论坛看看,刚好看到一篇关于机器学习不错的文章,在这里就分享给大家了.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算法很多。很多时候困惑人们都是,很多算...