本文是由**【菜鸟窝】特邀清华人工智能博士亲授，从零开始教你K近邻分类算法**（K-Nearest Neighbor algorithm (short for KNN)），并通过实际项目手把手教会大家进行实操。相关的源码会发给大家实践，让你真正做到学以致用。 视频详解和实操代码可勾搭运营小姐姐（微信id：BT474849）免费领取哦。 相似性度量 相似性度量： ? 距离，距离越小越相似 ? 相似系数，相似系数越大越相似。 ? 样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义...
关联分析中最有名的例子是“尿布与啤酒”。据报道，美国中西部的一家连锁店发现，男人们会在周四购买尿布和啤酒。这样商店实际上可以将尿布与啤酒放在一块，并确保在周四全价销售从而获利。当然，这家商店并没有这么做。 利用关联分析的方法可以发现联系如关联规则或频繁项集。 Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见...
import numpy as np from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB #导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_blobs #导入数据集拆分工具 from sklearn.model_selection import train_test_split X,y=make_blobs(n_samples=500,centers=5,random_state=8) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8)#导入数据预处理工具 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler=MinMaxS...
一文详解，K近邻算法原理。码字不易，喜欢请点赞，谢谢！！！ 一、KNN简介 K近邻(k-NearestNeighbor)算法，简称KNN。KNN是数据挖掘中十分常用的算法，其原理简单。 KNN的思想就是，选取k个最邻近的点，这k个点属于哪类个数最多，则该点就属于哪类。 比如下图，当k=3k=3k=3时，测试点属于六边形类；而当k=5k=5k=5时，测试点属于正方形类。二、KNN算法步骤计算测试数据到每个训练数据的距离(一般采用欧氏距离) 按照距离从小到大排列 ...
上一篇介绍了机器学习的一些基本概念，其中有感知机与线性回归算法的介绍。在介绍中，应该令人最不可思议的就是，为啥这样的一堆y = x1*w1+x2*w2+x3*w3.....+xn*wn，通过机器学习，最终可以拟合出正确的模型呢？其实机器学习，搭建了人工神经网络，结合线性回归方程与梯度下降算法，通过不停的输入训练数据，回顾计算结果，调整计算参数，最终才能达到目标。我们先从基本概念讲起：1、瞎猜方程解假设现在有y = ax，我们知道x=10的时...
线性回归参考西瓜书《机器学习》线性回归给定训练集$D={(\boldsymbol x_1, y_1), (\boldsymbol x_2, y_2), ..., (\boldsymbol x_i, y_i), ( \boldsymbol x_n, y_n)}$，其中$\boldsymbol {x_i} = (x_{i1};x_{i2}; ...; x_{im})$，$y_i\in \mathbb{R}$.线性回归（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 以一元线性回归为例，来详细讲解$w$和$b$的最小二乘法估计。 线性回归试图学得：$$f(x_i)=wx...
我使用Scikit Learn的决策树对数据集进行回归.我的结果非常好,但是我担心的一个问题是许多功能的相对不确定性非常高.我试图放弃具有高度不确定性的案例,但这会显着降低模型的性能. 特征本身是通过实验确定的,因此它们具有相关的实验不确定性.数据本身并不嘈杂. 所以我的问题是,有没有一种很好的方法将与功能相关的不确定性纳入机器学习算法？ 感谢您的帮助！解决方法:如果不确定的特征正在改进表明它们在一起的算法,它们是有用的.但...
数据挖掘流程： 我在天池做过一些比赛，比如新人赛里面的o2o，但对于建模前的一些准备（特征工程或者说叫数据挖掘）并没有什么概念，网上也并没有找到相应的资料。刚好今天在网上的课程（京东购买预测）中找到了详细的步骤，故做记录保存分享。 （一）数据清洗1.数据集完整性验证 数据是否存在残缺2.数据集中是否存在缺失值 缺失数据是很常见的。python中的pandas的部分函数是可以用来处理缺失值的。 pandas使用浮点值Nan（Not a N...
文章目录KNN整理代码实现总结 KNN整理KNN（K-Nearest Neighbors）的原理通过样本之间的距离或者相似度来确定分类。 K值的选择不同，也会引起分类结果的不同，图源来自Greedy AI AcademyK = 1：K = 3：距离计算要度量空间中点距离的话，有好几种度量方式，比如常见的曼哈顿距离计算，欧式距离计算等等。不过通常KNN算法中使用的是欧式距离，这里只是简单说一下，以二维平面为例，二维空间两个点的欧式距离计算公式如下： d(x,y)=x2+...
Bagging思想 bagging是一种集成模型的思想。其名称来源于“bootstrap aggregating"。这种方法是用来解决模型的过拟合问题。 首先说一下bootstrap方法，中文名称叫做”自助采样法“，是一种有放回的采样方法。比如说样本空间有m个样本，当通过bootstrap方法采样时，我们有放回的采样m次，得到m个样本（其中有重复）。 bagging思想就是以自助采样法为基础进行的。主要流程如下：从训练集中利用bootstrap的方法采样T次，得到T个样本集...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? 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...
??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 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...
监督算法 决策树，随机森林，回归分析 无监督算法 聚类，关联 分类算法 支持向量机，决策树，神经网络 深度学习： 卷积神经 网络CNN 深度神经网络DNN 循环神经网络RNN 对抗神经网络GAN 聚类： K-means 基于层次 回归分析：主要用于预测 线性回归 逻辑回归 多项式回归 逐步回归 岭回归 LASSO回归 关联分析 Apriori FP-Growth 分布式机器学习
??????????? ??????????? ??????????? ?????? ?????? 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], ? ? ? ? ? ? ? ...