1.線性回歸 簡述: 在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱 ...
.Kmeans聚類算法原理 . 概述 K means算法時集簡單和經典於一身的基於距離的聚類算法。采用距離作為相似度的評價指標,即認為兩個對象的距離越近,其相似度就越大。該算法認為類簇是由距離靠近的對象組成的,因此把得到緊湊且獨立的簇作為最終目標。 . 算法圖示 假設我們的n個樣本點分布在圖中所示的二維空間。 從數據點的大致形狀可以看出它們大致聚為三個cluster,其中兩個緊湊一些,剩下那個松 ...
2018-08-27 19:50 3 807 推薦指數:
1.線性回歸 簡述: 在統計學中,線性回歸(Linear Regression)是利用稱為線性回歸方程的最小平方函數對一個或多個自變量和因變量之間關系進行建模的一種回歸分析。這種函數是一個或多個稱 ...
1. 集成學習(Ensemble learning) 基本思想:讓機器學習效果更好,如果單個分類器表現的很好,那么為什么不適用多個分類器呢? 通過集成學習可以提高整體的泛化能力,但是這種提高是有條件的: (1)分類器之間應該有差異性; (2)每個分類器的精度必須大於0.5 ...
的機器學習算法。 KNN算法的指導思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的鄰居來推斷你的類型。 本質上 ...
0、序言 最近因為PAC平台自動化的需求,開始探坑推薦系統。這個乍一聽去樂趣無窮的課題,對於算法大神們來說是這樣的: 而對於剛接觸這個領域的我來說,是這樣的: 在深坑外圍徘徊了一周后,我整理了一些推薦系統的基本概念以及一些有代表性的簡單的算法,作為初探 ...
鄰(k-Nearest Neighbor,KNN)分類算法是最簡單的機器學習算法。 KNN算法的指導思想 ...
本文主要講解的聚類算法有:k均值算法、均值漂移算法、凝聚層次算法、DBSCAN密度聚類算法,還介紹了聚類算法性能指標——輪廓系數。 聚類(cluster)與分類(class)不同,分類是有監督學習模型,聚類屬於無監督學習模型。聚類講究使用一些算法把樣本划分為n個群落。一般情況下,這種算法 ...
1、K-Means原理 K-Means算法的基本思想很簡單,對於給定的樣本集,按照樣本之間的距離大小,將樣本集划分為K個簇。讓簇內的點盡量緊密的連在一起,而讓簇間的距離盡量的大。 如果用數據表達式表示,假設簇划分為(C1,C2,...Ck),則我們的目標是最小化平方誤差E: \[E ...
1、概述 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪聲的基於密度的聚類方法)是一種很典型的密度聚類算法.和K-Means,BIRCH這些一般只適用於凸樣本集的聚類相比,DBSCAN既可以適用於凸 ...