系列文章：《机器学习实战》学习笔记 最近看了《机器学习实战》中的第11章（使用Apriori算法进行关联分析）和第12章（使用FP-growth算法来高效发现频繁项集）。正如章节标题所示，这两章讲了 ...

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第4章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 概述 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。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最 ...

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 ...

系列文章：《机器学习实战》学习笔记 本章介绍了《机器学习实战》这本书中的第一个机器学习算法：k-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。首先，我们将探讨k-近邻算法的基本理论，以及如何使用距离测量的方法分 ...

报错代码： sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(), key=operator.itemgetter(1), reverse=T ...

随机森林 概论 前提 Random Forest:可以理解为Bagging with CARTS. Bagging是bootstrap aggregating（引导聚集算法）的缩写。 CAR ...

kmeans算法的流程： 　　EM思想很伟大，在处理含有隐式变量的机器学习算法中很有用。聚类算法包括kmeans，高斯混合聚类，快速迭代聚类等等，都离不开E ...

一、xgboost简介： 全称：eXtreme Gradient Boosting 作者：陈天奇(华盛顿大学博士) 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适 ...

　　如果本文观点有不对的地方，欢迎指正！　author:佟学强　 开场白：对于事物的理解，一般分3个层次：①看山是山，看水是水②看山不是山，看水不是水③看山是山，看水是水。对AI和nlp的理解，同样 ...