原文:《机器学习实战》菜鸟学习笔记(一)

机器学习实战 终于到手了,开始学习了。由于本人python学的比较挫,所以学习笔记里会有许多python的内容。 python及其各种插件的安装 由于我使用了win . 位系统 正版的哦 ,所以像numpy 和 matploblib这种常用的插件不太好装,解决方案就是Anaconda . . Windows x .exe 一次性搞定。 kNN代码 这里的疑惑主要出现在: array与list有什 ...

2014-09-29 13:40 0 12843 推荐指数:

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机器学习实战菜鸟学习笔记(二)kNN示例

目的:改进约会网站配对效果 数据样本 下载地址 (百度网盘) 读取txt数据的代码 这段代码没有什么好解释的,注意一点 listFromLine[0:3] 表示的是0,1,2下标 ...

Mon Sep 29 23:15:00 CST 2014 1 2027
机器学习实战学习笔记

很久没写过博客了,一重开就给自己挖了这么一个大坑…… 最近一段时间看了《机器学习实战》这本书,感觉写得不错,认真看了看。关于这本书的书评及购买事宜请移步豆瓣、京东、亚马逊等网站,这里不多说。不过有一点,感觉这本书有个很好的地方是给出了各个算法的Python实现代码和讲解,要求不高的话可以拿来 ...

Mon May 18 07:26:00 CST 2015 13 17864
机器学习实战学习笔记——第2章 KNN

一. KNN原理: 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标,对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下:   1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离   2)按照距离从小到大排序   3)选取与当前点距离最小的k个点   4)确定这k个点所在类别 ...

Fri Nov 18 01:23:00 CST 2016 0 3213
机器学习实战学习笔记一K邻近算法

  一、 K邻近算法思想:存在一个样本数据集合,称为训练样本集,并且每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据(这里的数据是一组数据,可以是n维向量)与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后 ...

Tue May 03 02:29:00 CST 2016 0 2211
机器学习实战学习笔记 一 k-近邻算法

k-近邻算法很简单,这里就不赘述了,主要看一下python实现这个算法的一些细节。下面是书中给出的算法的具体实现。 def clssify(inX,dataset,label,k): ...

Thu Sep 12 01:03:00 CST 2013 1 2522
机器学习笔记(一)

一、监督学习(supervised-learning)与无监督学习(unsupervised-learning)     1.监督学习中数据集是由特征组和标签组成,目的是训练机器对标签取值的准确预测。如:房价预测、肿瘤判定、垃圾邮件判定。     2.无监督学习中人工不对数据集作 ...

Mon Oct 28 00:52:00 CST 2019 0 413
 
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