Machine Learning from scratch：仅使用Python和少量的第三方库（Numpy/Pandas/PyTorch）函数实现基础的机器学习算法。实现的模型会与sklearn进行比较。 项目地址：https://github.com/anhquan0412/basic_model_scratch 相关推荐：Machine Learning From Scratch
简单翻译了一下Azure 机器学习算法速查表，方便日后查阅，同时作为自己的学习日程安排。清晰版参考docx翻译文档 中文参考：https://blog.csdn.net/nfzhlk/article/details/82725769
下载：https://pan.baidu.com/s/1Bx0ov2bLLTYp2yBk9Ds1ng 《Python机器学习—预测分析核心算法》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码高清中文版，338页，带目录和书签，文字能够复制粘贴。高清英文版，361页，带目录和书签，文字能够复制粘贴。中英文两版对比学习。配套源代码。经典书籍，讲解详细。 其中，高清中文版如图所示：
FP-growth算法项目背景/目的对于广告投放而言,好的关联会一定程度上提高用户的点击以及后续的咨询成单 对于产品而言,关联分析也是提高产品转化的重要手段,也是大多商家都在做的事情,尤其是电商平台 曾经我用SPSS Modeler做过Apriori关联分析模型,也能满足需求,但是效果自然是不及python了,这里分享一下操作流程 还有一周就双十一了,那不妨去看看产品关联背后的原理 项目原理步骤一 数据处理1.遍历所有的数据集合,计算所有项的支持度...
下载：https://pan.baidu.com/s/1sfaOZmuRj14FWNumGQ5ahw 更多资料分享：http://blog.51cto.com/3215120 《Python机器学习—预测分析核心算法》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码高清中文版，338页，带目录和书签，文字能够复制粘贴。高清英文版，361页，带目录和书签，文字能够复制粘贴。中英文两版对比学习。配套源代码。经典书籍，讲解详细。 其中，高清中文版如图所示：
机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）一、一元线性回归二、多元线性回归三、回归模型的评估与诊断1.模型和回归系数的显著性检验2.正态性检验3.多重共线性检验4.线性相关性检验5.残差独立性检验6.方差齐性检验7.异常值检验 一、一元线性回归 一元线性回归模型也称为简单线性回归模型，模型中只含有一个自变量，数学表达式y=a+bx+εy=a+bx+\varepsilony=a+bx+ε其中a、b为回归系数，ε\varepsilonε为模型的误差项。要得到...
ML之Regression：机器学习中的各种Regression回归算法、关键步骤配图 机器学习中的各种回归算法 1、回归算法 2、各种回归算法 (1)、线性回归：紫色；Logistic回归：绿色 (2)、局部加权回归
其他算法 Conjugate descent BFGS L-BFGS 特点： 不需要手动计算学习率 比梯度下降效率更高 缺点： 更加的复杂 如何调度高级算法优化代价函数 Matlab实现方法 实例：假设已知代价函数，我们通过代价函数求得了偏导数 首先，完成代价函数的实现（代码如下） function [jVal,gradient] = costFunction(theta) jVal = (theta(1)-5)^2+(theta(2)-5)^2; gradient = zeros(2,1); gradient(1) = 2*(theta(1)-5); gradient(2) = 2*(theta...
下载地址：百度网盘下载 ├─00、课程介绍│ 《机器学习升级版II》常见问题FAQ - 小象问答-hadoop,spark,storm,R,hi.jpg│ 《机器学习》升级版II，11月4日开课 - 小象学院 - 中国最专业的Hadoop,Spark大数据.jpg│ ├─01、机器学习的数学基础1 - 数学分析│ │ 01 数学分析与概率论.mp4│ │ 1.数学分析与概率论.pdf│ │ 笔记.jpg│ │ │ └─参考文献资料│ Clustering-by-fast-search-and-f...
转至：https://blog.csdn.net/yph001/article/details/80941415?utm_source=blogkpcl4一、机器学习算法工程师笔试题机器学习笔试题目—-网易2016春招 BAT机器学习面试1000题系列 机器学习-算法工程师 -面试/笔试准备-重要知识点梳理 总结一点面试问题－－算法工程师（机器学习） 2018 年大疆机器学习算法工程师春季提前批笔试题 网易机器学习算法工程师笔试编程题 机器学习笔试题目 百度机器学习笔试题二、机器学习算法工程师面试题...
1、使用python导入数据from numpy import * def createDataSet():group=array([[1.1,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=[A,A,B,B]return group,labelskNN分类算法：from numpy import * import operator def classify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0] #shape[0]表示dataSet的行数diffMat=tile(inX,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2sqDistances=sqDiffMat.sum(axis=1)distances=sqDistanc...
基于数据集多重抽样的分类器 我们可以将不同的分类器组合起来，这种组合结果被称为集成方法或者元算法。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成。还可以是数据集不同部分分配给同分类器之后的集成。 boosting boosting是通过集中关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器。boosting分类的结果是基于所有分类器的加权求和结果的，每个权重代表的是对应分类器在上一轮中的成功...
1 关联分析 无监督机器学习方法中的关联分析问题。关联分析可以用于回答"哪些商品经常被同时购买？"之类的问题。 2 Apriori算法 ??频繁项集即出现次数多的数据集 ??支持度就是几个关联的数据在数据集中出现的次数占总数据集的比重。或者说几个数据关联出现的概率。 ??置信度体现了一个数据出现后，另一个数据出现的概率，或者说数据的条件概率 ??提升度表示含有Y的条件下，同时含有X的概率，与X总体发生的概率之比 ??Apriori算法采...
目录1. 机器学习算法简介2. 通过学习风格分组的机器学习算法3. 由功能的相似性分组的算法4. 常用机器学习算法列表5. 结论 1. 机器学习算法简介 有两种方法可以对你现在遇到的所有机器学习算法进行分类。第一种算法分组是学习风格的。 第二种算法分组是通过形式或功能相似。通常，这两种方法都能概括全部的算法。但是，我们将重点关注通过相似性对算法进行分组。 2. 通过学习风格分组的机器学习算法算法可以通过不同的方式对问题进行...
from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(face_up,face_down,test_size = 0.02)estimators = {linear:LinearRegression(),ridge:Ridge(),Knn:KNeighborsRegressor(),extratree:ExtraTreesRegressor()}face_pred = dict()for key,estimator in estimators.items(): # 进行训练estimator.fit(X_train,y_train)y_ = estimator.predict(X_test)# 将预测的结果保...