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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...
一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下：逻辑回归需要每组数据都是都是数值型的，因为需要对其进行运算，得到直线系数，打标数据一般是0和1。 二、计算 逻辑回归的输出是一组特征系数，使用了 y=wx+b这种函...
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8522 分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组功能，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。 在本文中，鉴于银行客户的某些特征，我们将预测客户在6个月后是否可能离开银行。客户离开组织的现象也称为客户流失。因此，我们的任务是根据各种客户特征预测客户流失。 $ pip install pytorch数据集 让我们将所需的库和数据集导入到我们的...
KNN算法为按距离进行分类的，对于已知的分类，根据欧式距离，最靠近那个分类就被预测为那个分类。 本文只是简单展示一下实现代码，具体的特征和分类，还得自己根据实际场景去调整。 在开始之前注意看看导入的包是否都存在，如不存在的化，请先安装相应的包# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighbor...
分类算法 目标值:类别 1.sklearn转换器和预估器 2.KNN算法 3.模型选择与调优 4.朴素贝叶斯算法 5.决策树 6.随机森林 3.1 sklearn转换器和预估器 转换器 估计器(estimator) 3.1.1 转换器 1.实例化(实例化的是一个转换器类(Transformer)) 2.调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵,不能同时调用) 标准化: (x - mean) / std fit_transform fit() 计算 每一列的平均值、标准差 transform() (x - mean) / std进行最终的转换 3.1.2 ...
学习分类算法之前，首先目标，什么是分类，分类数据集就是目标值是类别的，比如男，女。 简而言之，分类算法就是用来解决目标值为类别的数据集的算法 1. 转换器和估计器 1.1. 转换器 回忆一下特征工程步骤： 实例化 (实例化的是一个转换器类(Transformer))调用fit_transform(对于文档建立分类词频矩阵，不能同时调用) 我们把特征工程的接口称之为转换器，转换器中封装了所有特征工程需要的方法 1.2. 估计器(sklearn机器学习算法的实...