機器學習之近鄰算法模型(KNN)
1.、導引 如何進行電影分類 眾所周知，電影可以按照題材分類，然而題材本身是如何定義的?由誰來判定某部電影屬於哪 個題材?也就是說同一題材的電影具有哪些公共特征?這些都是在進行電影分類時必須要考慮 ...
原文：機器學習基礎6--集群模型和算法
案例: 現在手上有許多的文檔,需要將其按照類型 體育,財經,科技等 進行分類,也就是對文章進行分組或聚類. 分析: 如果手上有已經標記過類型的數據,可以將其作為訓練集進行學習. 那么這是否是一個多元分類問題 其實是監督學習問題 現在我們有一堆無標簽的文檔,打算推斷出相關文章的分組向量. Input:文檔向量 Output:集群標簽 這是一個無監督學習任務. 怎樣去定義一個集群: 集群用中心和形狀來 ...
2018-07-10 11:10 0 941 推薦指數：
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【機器學習基礎】DBSCAN算法及其改進
參考 1. 完 ...
機器學習基礎知識筆記（一）-- 極大似然估計、高斯混合模型與EM算法
似然函數 常說的概率是指給定參數后，預測即將發生的事件的可能性。拿硬幣這個例子來說，我們已知一枚均勻硬幣的正反面概率分別是0.5，要預測拋兩次硬幣，硬幣都朝上的概率： H代表Head，表示頭朝上 ...
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極大似然估計是利用已知的樣本結果，去反推最有可能（最大概率）導致這樣結果的參數值，也就是在給定的觀測變量下去估計參數值。然而現實中可能存在這樣的問題，除了觀測變量之外，還存在着未知的隱變量，因為變量未知，因此無法直接通過最大似然估計直接求參數值。EM算法是一種迭代算法，用於含有隱變量的概率模型 ...
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參考：機器學習&深度學習算法及代碼實現 Python3機器學習 傳統機器學習算法 決策樹、K鄰近算法、支持向量機、朴素貝葉斯、神經網絡、Logistic回歸算法，聚類等。 一、機器學習算法及代碼實現–決策樹 決策樹學習筆記（Decision Tree） 引自：Python3 ...
機器學習算法
轉載自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 朴素貝葉斯： 有以下幾個地方需要注意： 1. 如果給出的特征向量長度可能不同，這是需要歸一化為通長度的 ...
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1、基本概念 K近鄰法(K-nearest neighbors,KNN)既可以分類，也可以回歸。 KNN做回歸和分類的區別在於最后預測時的決策方式。 KNN做分類時，一般用多數 ...