广义来说，有三种机器学习算法1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何
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2023-07-11 12:33:46
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一 . K-近邻算法(KNN)概述K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有测试对象都会找到与之完全匹配的训练对象呢，其次就是存在一个测试对象同时与多个训练对象匹配，导致一个训练对象被分到了多个类的问题，基于这些问题呢，就产生了KNN。KN
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2023-08-16 17:44:35
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一直以来，对于机器学习领域，Python都是人们津津乐道的话题，大家知道我们在用python学习机器技术时候，用到的方法内容和一般情况下的是一样的吗？想必，了解过的小伙伴一定是知道有哪些的，不知道的小伙伴也不必担心，如果刚好你正在学习机器技术，那就来看下以下内容，对大家一定有帮助哦~一、KNN算法二、算法过程1.读取数据集2.处理数据集数据 清洗，采用留出法hold-out拆分数据集：训练集、测试
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2023-06-20 13:02:24
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监督学习（有目标值，输入数据有特征有标签，即有标准答案） 1、分类算法（其目标值是类别） 2、回归算法（其目标值是连续型的数据） 无监督学习（无目标值，输入数据有特征无标签
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2023-08-08 13:22:23
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监督学习和非监督学习两个方式的算法。分类算法，回归算法），无监督学习（聚类算法），这里的几种算法，主要是学习他们用来做预测的效果和具体的使用方式。 二、分类算法1）K-近邻算法 a、公式 2个样本，3个特征
a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)
欧式距离：
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2023-07-25 13:35:27
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1、KNN分类算法KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
KNN
机器学习是人工智能领域中非常重要的一个分支，它可以让计算机从数据中学习并提升自己的性能。Python作为一种高级编程语言，被广泛用于机器学习领域。本文将介绍如何使用Python实现简单的机器学习算法。什么是机器学习机器学习是一种让计算机从数据中学习并提升性能的技术。它是人工智能领域中的一个重要分支，可以让计算机自动实现某些任务，例如图像识别、语音识别、自然语言处理等。Python在机器学习中的应用
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2023-06-25 10:58:06
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单标签二分类问题单标签二分类算法原理单标签二分类这种问题是我们最常见的算法问题，主要是指label标签的取值只有两种，并且算法中只有一个需要预测的label标签；直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(A or B)；此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。常见的算法：Logistic、SVM、KNN、决策树等。Logistic算法原理单标签多分类问题单标签多分类问题其实是指待预
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2023-08-07 15:13:18
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机器学习应用分析–有监督算法-分类算法 ### 按学习方式分类：监督学习无监督学习半监督学习强化学习①监督学习数据集中的每个样本有相应的“正确答案”， 根据这些样本做出预测， 分有两类： 回归问题和分类问题。（ 1） 回归问题举例例如： 预测房价， 根据样本集拟合出一条连续曲线。（ 2） 分类问题举例例如： 根据肿瘤特征判断良性还是恶性，得到的是结果是“良性”或者“恶性”， 是离散的。监督学习：从
元算法（meta-algorithm）是对其他算法进行组合的一种方式
AdaBoost优点：泛化错误率低，易编码，可以用用在大部分分类器上，无参数调整
缺点：对离群点敏感
适用数据类型：数值型和标称型数据
基于数据集多重抽样的分类器前面已经介绍了五种不同的分类算法，它们各有优缺点。自然可以将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被称为集成方法（ensemble met
文章目录一.什么是数据聚类二.基于GMM的聚类三.k-means聚类法四.层次凝聚聚类五.DBSCAN聚类法 一.什么是数据聚类 如果我们想要对全部都是无标签的数据进行分类，这时候数据聚类就是一大类方式。聚类的意思顾名思义，按照一定的法则，将部分“相近的”数据聚成同一类，给它们相同的标签即可。 下面介绍几种比较有代表性的聚类方法。文章中的GIF图来源于以下文章：https://www.so
KNN算法介绍KNN算法是有监督学习中的分类算法，它是一种非参的，惰性的算法模型。非参的意思并不是说这个算法不需要参数，而是意味着这个模型不会对数据做出任何的假设，与之相对的是线性回归（我们总会假设线性回归是一条直线）。也就是说KNN建立的模型结构是根据数据来决定的，这也比较符合现实的情况，毕竟在现实中的情况往往与理论上的假设是不相符的。惰性的意思是指模型在使用前不会被训练，只有当使用的时候才会被
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2023-09-29 21:06:09
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Python排序算法有哪些？排序算法可以用python实现，常见的排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。排序算法在程序员编程生涯中用的不多，但是作为基本功需要掌握一下。Python排序算法：一、冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。
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2023-09-21 07:24:34
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1. 引言据说有人归纳了计算机的五大常用算法，它们是贪婪算法，动态规划算法，分治算法，回溯算法以及分支限界算法。虽然不知道为何要将这五个算法归为最常用的算法，但是毫无疑问，这五个算法是有很多应用场景的，最优化问题大多可以利用这些算法解决。算法的本质就是解决问题。当数据量比较小时，其实根本就不需要什么算法，写一些for循环完全就可以很快速的搞定了，但是当数据量比较大，场景比较复杂的时候，编写for循
原创
2023-08-05 11:23:49
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在机器学习中，可以使用多种算法模型解决同一个问题，那么如何从中选择出最佳的算法模型呢？当然，这个问题没有一种固定的答案，需要根据不同的问题，尝试使用多种机器学习方法，比较各种算法模型在该问题上的效果，最终才能决定究竟选择哪一种模型。本文将会介绍六种常见的机器学习分类算法及其scikit-learn实现，当你在处理分类问题时，可以尝试使用这些算法。比较不同算法在具体问题上的效果，然后选择一种最佳算法
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2023-11-05 21:05:14
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在这里，我提供了一个真正的线性分类实现代码，以及一个用scikit-learn对一张图片中的内容分类的例子。4大参数化学习和线性分类的组件我已经多次使用“参数化”,但它到底是什么意思？简而言之：参数化是确定模型必要参数的过程。在机器学习的任务中，参数化根据以下几个方面来确定面对的问题：数据：这是我们将要学习的输入数据。这些数据包括了数据点(例如，特征向量，颜色矩阵，原始像素特征等)和它们对应的标签
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2023-07-12 14:11:09
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作者：Pavel Semkin导读通过实验验证了图像分类技能包中每种技巧是否有效。介绍图像分类是计算机视觉中的一个关键问题。在图像分类任务中，输入是一幅图像，输出是通常描述图像内容的类标签(如“猫”、“狗”等)。近十年来，神经网络在解决图像分类问题方面取得了很大进展。神经网络在分类问题上的应用始于2012年，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hint
文本分类的14种算法总结之前介绍了14种文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机；4种集成学习算法：随机森林、AdaBoost、lightGBM和xgBoost；2种深度学习算法：前馈神经网络和LSTM。 各篇链接如下： 测试环境搭建与数据预处理： 决策树、朴素贝叶斯（伯努利贝叶斯、高斯贝叶
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2023-12-11 14:51:22
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一、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯(Native Bayes)算法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。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。贝叶斯定理其实就是一个非常简单的公式，如下所示：那么，在应用于分类算法中，可以将上述的公式转换成下面的表达式,也就是说知道了某一个数据的特征，它属
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2023-10-18 23:31:58
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分类问题是通俗易懂的问题，分类技术是应用广泛的方法和手段。我们把分类和预测统称为推测。分类就是应用已知的一些属性数据去推测一个未知的离散型的属性数据，而这个被推测的属性数据的可取值是预先定义的。要很好地实现这种推测，就需要事先在已知的一些属性和未知的离散型属性之间建立一个有效的模型，即分类模型。可用于分类的算法有决策树、朴素贝叶斯分类、神经网络、logistic回归、支持向量机等。用于预测的模型的
