本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景20个、聚类算法应用场景10个以及关联规则应用场景10个。包含了天池、DataCastle、DataFountain中所有竞赛场景。 目录1 分类算法应用场景实例 1.1 O2O优惠券使用预测 1.2 市民出行选乘公交预测 1.3待测微生物种类判别 1.4 基于运营商数据的个人征信评估 1.5 商品图片分类 1.6 广告点击行为预测 1.7 基于文本内容的垃圾短信识...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下)上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式，能够根据训练集依次得出\(\omega\)、\(b\)的计算方式，但是如何求解需要用到核函数，将在这一章详细推导实现。核函数在讲核函数之前，要对上一章节得到的结果列举出来。之前需要优化的凸函数为：\[ min_{\gamma,\omega,b}->\frac{1}{2}||\omega||^2 \]\[ y^{(i)}(\omega^Tx^{(i)}+b) \geq 1 ,i=1,2,...,m \]这里假设数据是线性可...
机器学习算法题线性回归和逻辑回归的异同？ SVM和LR(逻辑回归)有什么不同？线性回归的输入变量和输出变量都是连续的，逻辑回归的输入变量是连续的，输出变量是类别（或者说是离散的、枚举的）。SVM和LR一般都用于处理分类问题，不同的是二者的实现原理，SVM是以支持向量到分类平面的距离最大化为优化目标，得到最优分类平面，LR是把输出类别以概率的方式表示，常用的是logistic sigmoid函数，然后通过极大似然或其他方法来构造最优...
查看原图 原文：https://www.cnblogs.com/jums/p/11484315.html
300G炼数_云计算_hadoop大数据挖掘_机器学习_推荐系统_算法_视频教程(高清)?全网炼数_云计算_hadoop大数据挖掘_机器学习_推荐系统_算法_视频教程等高端课程，最牛B的集合，基础入门到精通项目实战，带你学习大数据，带你吊炸天！1.机器人学习2.大数据的统计学基础3.大数据的矩阵基础4.SAS数据分析视频教程5.R语言全套视频教程6.Clementine视频教程7.数据挖掘教程8.数据分析与SPSS（完整）共12周9.大数据快速数据挖掘平台RapidMiner...
具体原理网址：http://wenku.baidu.com/link?url=zSDn1fRKXlfafc_tbofxw1mTaY0LgtH4GWHqs5rl8w2l5I4GF35PmiO43Cnz3YeFrrkGsXgnFmqoKGGaCrylnBgx4cZC3vymiRYvC4d3DF3自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Feature Map。也称Kohonen映射），简称为SMO网络，主要用于解决模式识别类的问题。SMO网络属于无监督学习算法，与之前的Kmeans算法类似。所不同的是，SMO网络不需要预先提供聚类的数量，类别的数量是由网络自动识别出来的。...
K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means 算法有大量的变体，本文就从最传统的K-Means算法学起，在其基础上学习K-Means的优化变体方法。包括初始化优化K-Means++， 距离计算优化 elkan K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法。 聚类问题的一些概念：无监督问题：我们的手里没有标签了聚类：就是将相似的东西分到一组聚类问题的难点：...
机器学习中常常要用到分类算法，在诸多的分类算法中有一种算法名为k-近邻算法，也称为kNN算法。一、kNN算法的工作原理二、适用情况三、算法实例及讲解 ---1.收集数据 ---2.准备数据 ---3.设计算法分析数据 ---4.测试算法 一、kNN算法的工作原理官方解释：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本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，输入没有标签的新数据后，将新数据的每...
机器学习算法-PCA降维一、引言 在实际的数据分析问题中我们遇到的问题通常有较高维数的特征，在进行实际的数据分析的时候，我们并不会将所有的特征都用于算法的训练，而是挑选出我们认为可能对目标有影响的特征。比如在泰坦尼克号乘员生存预测的问题中我们会将姓名作为无用信息进行处理，这是我们可以从直观上比较好理解的。但是有些特征之间可能存在强相关关系，比如研究一个地区的发展状况，我们可能会选择该地区的GDP和人均消...
一、BP神经网络的概念 BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其基本的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。详细来说。对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段。第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层。最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层。最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层的权重和...
C++ with Machine Learning -K–nearest neighbors我本想写C++与人工智能，但是转念一想，人工智能范围太大了，我根本介绍不完也没能力介绍完，所以还是取了他的子集。我想这应该是一个有关机器学习的系列文章，我会不定期更新文章，希望喜欢机器学习的朋友不宁赐教。本系列特别之处是与一些实例相结合来系统的讲解有关机器学习的各种算法，由于能力和时间有限，不会向诸如Simon Haykin<<NEURAL NETWORKS>>等大块头详细的讲解某一个...
图解十大经典机器学习算法 弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间，已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底温藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的智能手机上安装的一些常见应用程序，可能很多人都猜不到，人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。图1 智能手机上的相关应用传统的机器学习算法包括决策树、聚类、贝叶斯分类、支持向量机、EM、Adaboost等等。这篇文章将对常用...
机器学习算法都是一个个复杂的体系，需要通过研究来理解。学习算法的静态描述是一个好的开始，但是这并不足以使我们理解算法的行为，我们需要在动态中来理解算法。 机器学习算法的运行实验，会使你对于不同类型问题得出的实验结论，并对实验结论与算法参数两者的因果关系有一个直观认识。 在这篇文章中，你将会知道怎么研究学习一个机器学习算法。你将会学到5个简单步骤，你可以用来设计和完成你的第一个机器学习算法实验 你会发现...
我们经常使用决策树处理分类问题’近来的调查表明决策树也是最经常使用的数据挖掘算法。它之所以如此流行，一个很重要的原因就是使用者基本上不用了解机器学习算法，也不用深究它 是如何工作的。 K-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内 在含义，决策树的主要优势就在于数据形式非常容易理解。决策树很多任务都 是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一...
KNN算法一、KNN算法介绍KNN算法全称是K Nearest Neighbors ，KNN原理就是当预测一个值属于什么分类，根据它最近的K个分类是什么进行预测它属于什么类别。重点有两个： K 的确定和距离的计算距离的计算：欧式距离K值的计算：通过交叉验证（将样本数据按照一定的比例拆分成训练用的数据和验证用的数据），从中选取一个较小的K值开始，不断增加K的值，然后计算验证集合方差，最终找到一个比较适合的K值二、KNN的优缺点优点：简单易用，...