Python機器學習筆記:SVM(4)——sklearn實現 對SVM的概念理清楚后,下面我們對其使用sk ...
. sklearn簡介 sklearn是機器學習中一個常用的python第三方模塊,網址:http: scikit learn.org stable index.html ,里面對一些常用的機器學習方法進行了封裝,在進行機器學習任務時,並不需要每個人都實現所有的算法,只需要簡單的調用sklearn里的模塊就可以實現大多數機器學習任務。 庫的算法主要有四類:分類,回歸,聚類,降維。其中: 常用的回 ...
2018-07-17 09:58 0 11094 推薦指數:
Python機器學習筆記:SVM(4)——sklearn實現 對SVM的概念理清楚后,下面我們對其使用sk ...
1.KNN算法介紹 KNN算法的思想:在訓練集中數據和標簽已知的情況下,輸入測試數據,將測試數據的特征與訓練集中對應的特征進行相互比較,找到訓練集中與之最為相似的前K個數據,則該測試數據對應的類別就 ...
1,集成 集成(Ensemble)分類模型是綜合考量多個分類器的預測結果,從而做出決策。一般分為兩種方式:1)利用相同的訓練數據同時搭建多個獨立的分類模型,然后通過投票的方式,以少數服從多數的原則做 ...
之前整理過一篇關於邏輯回歸的帖子,但是只是簡單介紹了一下了LR的基本思想,面試的時候基本用不上,那么這篇帖子就深入理解一下LR的一些知識,希望能夠對面試有一定的幫助。 1、邏輯斯諦分布 介紹邏輯斯諦回歸模型之前,首先看一個並不常見的概率分布,即邏輯斯諦分布。設X是連續 ...
機器學習分類實例——SVM 20180423-20180426學習筆記 25去首屆數字中國會展參觀了,沒學習。(想偷懶)由於是最后一天,感覺展出的東西少了,因為24號閉幕了。。。但是可以去體驗區。主要體驗了VR,其他展出的東西要么沒意思,要么看不懂,馬雲馬化騰 ...
1.PCA原理 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變量轉換為一組線性不相關的變量,轉換后的這組變量叫主成分。 PCA算法: 2.PCA的實現 數據集: 64維的手寫數字圖像 代碼 ...
1.朴素貝葉斯簡介 朴素貝葉斯(Naive Bayes)是一個基於貝葉斯理論的分類器。它會單獨考量每一唯獨特征被分類的條件概率,進而綜合這些概率並對其所在的特征向量做出分類預測。因此,朴素貝 ...