『原創』機器學習算法的R語言實現（二）：決策樹算法
1、介紹 決策樹（decision tree）是一種有監督的機器學習算法，是一個分類算法。在給定訓練集的條件下，生成一個自頂而下的決策樹，樹的根為起點，樹的葉子為樣本的分類，從根到葉子的路徑就是一個樣本進行分類的過程。 下圖為一個決策樹 ...
原文：『原創』機器學習算法的R語言實現（一）：KNN
KNN是有監督的學習算法，其特點有： 精度高，對異常值不敏感 只能處理數值型屬性 計算復雜度高 如已知分類的樣本數為n，那么對每個未知分類點要計算n個距離 KNN算法步驟： 需對所有樣本點 已知分類 未知分類 進行歸一化處理。 然后，對未知分類的數據集中的每個樣本點依次執行以下操作： 計算已知類別數據集中的點與當前點 未知分類 的距離。 按照距離遞增排序 選取與當前距離最小的k個點 確定前k個點所 ...
2014-05-28 16:53 0 3279 推薦指數：
相關推薦
『原創』機器學習算法的R語言實現（三）：朴素貝葉斯分類器
本人原創，轉載請注明來自 http://www.cnblogs.com/digging4/p/3884385.html 1、引子 朴素貝葉斯方法是一種使用先驗概率去計算后驗概率的方法，其中朴素的意思實際上指的是一個假設條件，后面在舉例中說明。本人以為，純粹的數學推導固然有其嚴密性、邏輯性的特點 ...
KNN算法的R語言實現
近鄰分類 K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)算法 R的實現 數據准備 數值型數據標准化 划分train&test knn分類（歐氏距離） 性能評估 ...
python語言和R語言實現機器學習算法
<轉>機器學習系列(9)_機器學習算法一覽（附Python和R代碼） 轉自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的無人車和機器人得到了很多關注，但我 ...
機器學習：異常檢測算法Seasonal Hybrid ESD及R語言實現
Twritters的異常檢測算法（Anomaly Detection）做的比較好，Seasonal Hybrid ESD算法是先用STL把序列分解，考察殘差項。假定這一項符合正態分布，然后就可以用Generalized ESD提取離群點。 目標是檢測出時間序列數據集的異常點，如圖所示 ...
機器學習之KNN算法
1 KNN算法 1.1 KNN算法簡介 KNN（K-Nearest Neighbor）工作原理：存在一個樣本數據集合，也稱為訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標簽，即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類對應的關系。輸入沒有標簽的數據后，將新數據中的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較 ...
機器學習-KNN算法
一、算法介紹 KNN算法中文名稱叫做K近鄰算法，是眾多機器學習算法里面最基礎入門的算法。它是一個有監督的機器學習算法，既可以用來做分類任務也可以用來做回歸任務。KNN算法的核心思想是未標記的樣本的類別，由距離他最近的K個鄰居投票來決定。下面我們來看個例子加深理解一下： 如上圖所描述 ...
機器學習中的EM算法具體解釋及R語言實例（1）
最大期望算法（EM） K均值算法很easy（可參見之前公布的博文），相信讀者都能夠輕松地理解它。但以下將要介紹的EM算法就要困難很多了。它與極大似然預計密切相關。1 算法原理最好還是從一個樣例開始我們的討論。如果如今有100個人的身高數據，並且這100條數據是隨機抽取的。一個常識性 ...