原文：http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 源代码下载：NaviveBayesClassify.rar Preface文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）》一文中简单介绍了贝叶斯学习的基本理论，这一篇将展示如何将该...
原文：http://blog.jobbole.com/87148/编者按】针对Quora上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix公司工程总监Xavier Amatriain近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他的不同认识。他并不推荐深度学习为通用的方法，这也侧面呼应了我们之前讨论的问题：深度学习能否取代其他机器学习算法。不同分类算法的优势是什么？例如有大量的训练数据集，上万的实例，超过...
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。简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类都是分开几类，分类是根据历史经验，已知类别，监督学习，聚类是自己分析现有数据，无监督学习监督学习利用历史数据分类，把已有数据代入。无监督学习是没有样本，将已有数据分类2.朴素贝叶斯分类算法 实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，...
源代码下载：NaviveBayesClassify.rar Preface文本的分类和聚类是一个比较有意思的话题，我以前也写过一篇blog《基于K-Means的文本聚类算法》，加上最近读了几本数据挖掘和机器学习的书籍，因此很想写点东西来记录下学习的所得。在本文的上半部分《基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法（上）》一文中简单介绍了贝叶斯学习的基本理论，这一篇将展示如何将该理论运用到中文文本分类中来，具体的文本分类原理就不再介绍了，在上半部分...
根据两个用户的行为记录[[ 0, 1, 4, 9 ], [ 8, 0, 7, 2 ]]，找出中间记录[4,0.5,5.5,5.5]，生成特征[[ 0, 1, 0, 1 ],[ 1, 0, 1, 0 ]]求出特征出现概率[1/2,1/2,1/2,1/2]输入新的行为,更具中间记录，生成特征，更具特征概率，新的行为和旧的行为是一类的概率为贝叶斯联合概率const execMathExpress=require(‘exec-mathexpress‘);
//贝叶斯计算公式function execByes(gArr){const arr1=[]const arr2=[]const Obj={}for(let i=0...
前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 (说明：从本文开始，将接触到最优化算法相关的学习。旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数，以用于分类。)算法原理 首先要提到的概念是回归。 对于回归这个概念，在以后的文章会有系统而深入的学习。简单的说，回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合，这个拟合的过程就叫做回归。 Logistic...
需求：利用一个手写数字“先验数据”集，使用knn算法来实现对手写数字的自动识别；先验数据（训练数据）集：?数据维度比较大，样本数比较多。? 数据集包括数字0-9的手写体。?每个数字大约有200个样本。?每个样本保持在一个txt文件中。?手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下：数据集压缩包解压后有两个目录：（将这两个目录文件夹拷贝的项目路径下E:/KNNCase/digits/）?目...
在搞笑诺贝尔奖Ig Nobel Prize颁奖典礼上, 有一个节目叫24/7，先让科研者先用24秒完整讲解科研工作，然后再用让所有人都明白的7个单词总结。有人讲，如果一个人不能把深奥的理论描述清楚得让跳广场舞的大妈明白，就不能算真正理解中这个理论。虽然凡事都有例外，但是跟外行人聊天或者面试时，我们经常会遇到要把深奥的专业知识讲解出来，让非专业人士都明白其中的精髓。这篇博客将斗胆挑战讲解机器学习中的几个常用的分类算法，字数...
思想极度简单应用数学知识少效果好（缺点？）可以解释机器学习算法使用过程中的很多细节问题更完整的刻画机器学习应用的流程原文：https://www.cnblogs.com/wuxiping2019/p/12056562.html
以前我们要预测的y是连续的，现在我们即将要讨论的分类算法中，y是离散的值。先看一些分类的问题，像medical diagnosis——医学诊断，判断你是否生病；垃圾邮箱过滤器——判断一封邮件是不是垃圾邮箱。也不是说这样的问题完全不能用线性回归的方式进行分类，但有很多时候，线性回归不能很好地进行分类。假设现在我们知道这个y∈{0,1}，y只能取0或1. ,所以我们的假设hθ(x)不能再是线性函数 所以...
前言： 本系列是在作者学习《机器学习系统设计》（[美] WilliRichert）过程中的思考与实践，全书通过Python从数据处理，到特征工程，再到模型选择，把机器学习解决问题的过程一一呈现。书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源：http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第2章通过在真实的Seeds数据集构建一个k-近邻分类器，从而达到一个较好的分类效果。本章主要涉及数据可视化分析、特征和特征工程、数据...
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。简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变量疾病：–心梗–不稳定性心绞痛新的实例：–(性别=‘男’，年龄<70, KILLP=‘I‘，饮酒=‘是’，吸烟≈‘是”，住院天数<7)最可能是哪个疾病？上传演...
1.由于虚拟机不能联网，直接运行./example/bin/classify-20newsgroups.sh出现很多问题，索性直接看目标运行classify-20newsgroups.sh#!/bin/bash
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分类算法在解决大容量样本的时候通常面临两个问题即查找速率和存储空间的问题，这也是算法通常涉及到的时间复杂度和空间复杂度的问题。在一些高端应用当中，时间复杂度更为突出，也就是查找性能更为重要。比较流行的或者代表性的算法有hicuts，hypersplit，d2bs，hicuts是在两维上进行分割，而hypersplit是在多维上进行分割，适用性更强。 分类算法的理论基础是计算几何中多维空间的点定位问题。 几个基本的定理：1.n个规则的每个维...
带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 带你搞懂朴素贝叶斯分类算贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。 1 分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，...
