Python实现机器学习算法：AdaBoost算法
Python程序 程序运行结果 ...
原文：机器学习:Python实现最小均方算法(lms)
lms算法跟Rosenblatt感知器相比，主要区别就是权值修正方法不一样。lms采用的是批量修正算法，Rosenblatt感知器使用的 是单样本修正算法。两种算法都是单层感知器，也只适用于线性可分的情况。 详细代码及说明如下： 输出结果： 从结果看出，经过 次训练，就得出了最优结果。 补充说明：经过多次调整样本或者权重，在 次循环中有时候出结果，有时候找不到最优解。所以在实验过程中，没有达到 ...
2017-03-10 16:37 0 2149 推荐指数：
相关推荐
机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法
1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络 ...
【机器学习】Apriori算法——原理及代码实现（Python版）
Apriopri算法 Apriori算法在数据挖掘中应用较为广泛，常用来挖掘属性与结果之间的相关程度。对于这种寻找数据内部关联关系的做法，我们称之为：关联分析或者关联规则学习。而Apriori算法就是其中非常著名的算法之一。关联分析，主要是通过算法在大规模数据集中寻找频繁项集和关联规则 ...
机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结
考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。 （题外话： 今天看到一篇博文 ...
如何用Python实现常见机器学习算法-2
二、逻辑回归 1、代价函数 可以将上式综合起来为： 其中： 为什么不用线性回归的代价函数表示呢？因为线性回归的代价函数可能是非凸的，对于分类问题，使用梯度下降很难得到最小值，上面的代价函数是凸函数的图像如下，即y=1时： 可以看出，当趋于1，y=1，与预测值一致，此时付出 ...
机器学习10种经典算法的Python实现
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 ...
机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means
1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程 ...