一、概念 分类：通过训练集训练出来一个模型，用于判断新输入数据的类型，而在训练的过程中，一定需要有标签的数据，即训练集本身就带有标签。简单来说，用已知的数据来对未知的数据进行划分。这是一种有监督学习。 聚类：对于一组数据，你根本不知道数据之间的关系，不知道他们是否属于同一类，抑或属于不同类 ...

随着计算能力、存储空间、网络的高速发展，人类所积累的数据量正在快速增长，而分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多，分类算法是解决分类问题的方法，是机器学习中一个重要的研究领域。为了让大家进一步了解机器学习的分类算法，飞马网于3月29日晚，邀请到现就职于国内知名互联网公司 ...

为什么电脑排版效果和手机排版效果不一样~ 目前只学习了python的基础语法，有些东西理解的不透彻，希望能一边看《机器学习实战》，一边加深对python的理解，所以写的内容很浅显，也许还会有一部分错误，希望得到大家的指正。在看到书上第一个KNN算法，实现简单的电影分类的时候，就遇到了很多问题 ...

决策树是机器学习的常见算法，分为分类树和回归树。当对一个样本的分类进行预测时使用分类树，当对样本的某一个值进行预测时使用回归树。本文是有关决策树的第一部分，主要介绍分类树的几种构建方法，以及如何使用分类树测试分类。 目录如下： 1、分类树的基本概念 2、采用数据集说明 3、划分数据集的几种 ...

机器学习--分类问题 分类问题是监督学习的一个核心问题，它从数据中学习一个分类决策函数或分类模 型(分类器（classifier）)，对新的输入进行输出预测，输出变量取有限个离散值。 决策树 决策树 ...

机器学习基础（二） 目录 机器学习基础（二） 3 分类算法 3.1 常用分类算法的优缺点？ 3.2 分类算法的评估方法 3.3 正确率能很好的评估分类算法吗 3.4 什么样的分类器是最好 ...

在机器学习的分类问题中，我们都假设所有类别的分类代价是一样的。但是事实上，不同分类的代价是不一样的，比如我们通过一个用于检测患病的系统来检测马匹是否能继续存活，如果我们把能存活的马匹检测成患病，那么这匹马可能就会被执行安乐死；如果我们把不能存活的马匹检测成健康，那么就会继续喂养这匹马。一个代价是错 ...

　　Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一，另一个是SVM支持向量机；机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理；另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案，这个问题在面试中也经常被提到，比如信用卡数据集中，失信的是少数，5：10000的情况下怎么准确分类 ...