我目前正在尝试为我的kNN分类算法实现ROC曲线.我知道ROC曲线是正确率与错误率的曲线图,我只是在努力从数据集中查找那些值.我将“ autoimmune.csv”导入到我的python脚本中,并在其上运行kNN算法以输出准确性值. Scikit-learn.org文档显示,要生成TPR和FPR,我需要传递y_test和y_scores值,如下所示：fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, y_scores)我只是在努力使用这些值.感谢您的事先帮助和歉意,如果我错过了某些事情,这是我的第...
贝叶斯公式原理概述 贝叶斯要解决的问题 正向概率逆向概率公式推导 - 男女裤子问题概率求解 即显示意义就是 欲求解 B 条件下 A 发生的概率, 可以转换成 用 A 条件下 B 发生的概率 和 A , B 各自发生的概率 进行计算 这样可以通过已知的条件组合为想要求解的概率 现实实例 - 拼写纠错 P(h) 表示某一词在总数据库的出现占比即词频 - 先验概率 , 拿到此数据, 是可以得知他的频率的 P(D|h) 表示在 h 的情况下, 转换成 D 成...
常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。优点： 1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归； 2.可用于数值型数据和离散型数据； 3.训练时间复杂度为O(n)；无数据输入假...
一、支持向量机 （SVM）算法的原理支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。 对于线性可分的支持向量机求解问题实际上可...
接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。而对于kNN来说，算法的模型其实就是自身的训练数据集，所以可以说kNN是一个不需要训练过程的算法。k近邻算法是非常特殊的，可以被认为是没有模型的算法为了和其他算...
原文链接：http://www.atyun.com/22920.htmlFacebook在为用户收集数据所需的时间非常长，因而受到广泛的认可。而最近提交的几项专利显示了这些努力的程度——从预测日常生活到预测何时死亡。 更重要的是，这些技术中的很多方面仅仅依靠智能手机的地理定位数据来了解更多关于你本身的信息和你的习惯。 在最令人震惊的文件之一中，Facebook研究人员描述了为用户“预测生活变化事件”的能力，比如婚姻状况，生日，新工作，毕业甚至死亡...
Python3入门机器学习经典算法与应用 学习 教程 Python 是一种非常流行和强大的解释性编程语言。不像 R 语言，Python 是个很完整的语言和平台，你既可以用来做研发，也可以用来开发产品体系。 而且，Python 还有很多模块和程序库供我们选择，从而针对一个任务能有很多个解决方案。怎么样，听起来还是很厉害的吧？ 如果用 Python 执行机器学习，刚开始时最好方式就是先完成一个小项目，为什么这么说呢？ 因为这会让你先懂得如...
1 引言 本文将从算法原理出发，展开介绍KNN算法，并结合机器学习中常用的Iris数据集通过代码实例演示KNN算法用法和实现。 2 算法原理 KNN（kNN，k-NearestNeighbor）算法，或者说K近邻算法，应该算是机器学习中众多分类算法最好理解的一个了。古语有云：物以类聚，人以群分。没错，KNN算法正是这一思想为核心，对数据进行分类。 而所谓K近邻，意思是对于每一个待分类样本，都可以以与其最近的K个样本点的多数分类来来进行划分。举个...
pLSA模型--基于概率统计的pLSA模型(probabilistic Latent Semantic Analysis，概率隐语义分析)，增加了主题模型，形成简单的贝叶斯网络，可以使用EM算法学习模型参数。概率潜在语义分析应用于信息检索，过滤，自然语言处理，文本的机器学习或者其他相关领域。D代表文档，Z代表主题(隐含类别)，W代表单词； ?P(di)表示文档di的出现概率，? P(zk|di)表示文档di中主题zk的出现概率，? P(wj|zk)表示给定主题zk出现单词wj的概率...
EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法，它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）， LDA主题模型的变分推断，混合高斯模型GMM，基于概率统计的pLSA模型。 EM算法概述(原文)我们经常会从样本观察数据中，找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。但是在一些情况下，我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据，此时我们未知的有隐含数据和模型参...
聚类的定义： 聚类就是对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大而类别间的数据相似度较小，它是无监督学习。 聚类的基本思想： 给定一个有N个对象的数据集，构造数据的k个簇，k≤n。满足下列条件： 1. 每一个簇至少包含一个对象 2. 每一个对象属于且仅属于一个簇 3. 将满足上述条件的k个簇称作一个合理划分基本思想：对于给定的类别数目k，首先给出初始划分，通过迭...
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 数据预备，这里使用random函数生成10*2的矩阵作为两列特征值，1个10个元素数组作为类别值...
1 分层抽样的适用范围 分层抽样利用事先掌握的信息，充分考虑了 保持样本结构和总体结构的一致性，当总体由差异明显的几部分组成的时候，适合用分层抽样。 2 LR的损失函数M 为样本个数，为模型对样本i的预测结果，yi 为样本i 的真实标签 3 LR 和线性回归的区别 线性回归用来做预测，LR 用来做分类，线性回归是来拟合函数的，LR 是预测函数的，线性回归用最小二乘法来计算参数，LR 用最大似然估计来计算参数，线性回归更容易受到异常...
在当前的推荐系统中，很多使用了机器学习，有些已经用到了深度学习。那么，机器学习就等同于一堆的算法吗？ 答案是：机器学习≠算法。 机器学习≠算法 当我们打开一本教科书，或者大学的教学大纲，通常看到的都是一堆的算法列表。 这也让大家造成了这样的误解：机器学习就是掌握一系列的算法。其实，机器学习并不止步于算法，我们可以把它看做是解决问题的一种综合方法。我们看到的一个个独立的算法，只不过是难题的一角，剩下的难...
""" 1. 需要明确：算法是核心，数据和计算是基础2. 找准定位：如果只是开发工程师：没必要把数学的推导搞得特别清楚。仅需要把算法的原理搞清楚、知道用在哪些方面、该算法擅长及不擅长的领域即可重要：特征工程、调参数、优化大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做应该怎么做？1. 学会分析问题，使用机器学习算法的目的，想要算法完成何种任务2. 掌握算法基本思想，并对问题用相应的算法以及库和框架去解决问题3. 机器学习算...