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机器学习实战——支持向量机
目录 一、简介 1.概述 2.基于最大间隔分割数据 3.最大间隔 二、实验操作 1.简化版SMO算法 2.Platt SMO 算法 三、总结 一、简介 1.概述 支持向量机（SVM，也称为支持向量网络），支持向量机（support vector machines）是一种二分类模型，监督式学习 (Supervised Learning)的方法，主要用在统计K-Means例子
数据集:（数据集很小所以直接CV即可） 1.658985 4.285136 -3.453687 3.424321 4.838138 -1.151539 -5.379713 -3.362104 0.972564 2.924086 -3.567919 1.531611 0.450614 -3.302219 -3.487105 -1.724432 2.668759 1.594842 -3.156485 3.191137 3.165506 -3.999838 -2.786837 -3.《机器学习实战》第十三章 利用PCA来简化数据
from numpy import * from numpy.linalg import linalg from numpy.ma import mean, argsort, shape import pandas as pd import numpy as np def loadDataSet(fileName, delim='\t'): fr = open(fileName) stringArr = [line.strip().split(delim) for机器学习-KMeans算法
线性回归算法是一种有监督的算法。 聚类是一种无监督的机器学习任务，他可以自动将数据划分成类cluster.因此聚类分组不需要提前被告知所划分的组应该是什么样的。因为我们针织可能都不知道我们在寻找什么，所以聚类是用于知识发现而不是预测 KMeans聚类的原理以及聚类流程 随机找模糊熵、分布熵、近似熵、样本熵理论相关知识与代码实现
本篇为《信号处理》系列博客的第八篇，该系列博客主要记录信号处理相关知识的学习过程和自己的理解，方便以后查阅。 模糊熵、分布熵、近似熵、样本熵理论相关知识与代码实现 模糊熵理论基础代码实现 分布熵理论基础代码实现 近似熵理论基础代码实现 样本熵理论基础代码实现Python机器学习（十六）KNN原理与代码实现
1. KNN原理 KNN（k-Nearest Neighbour）：K-近邻算法，主要思想可以归结为一个成语：物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k （k <= 20）个实例，这 k 个实例的多数属于某个类， 就把该输入实例分为这个类。 https://www.cnblogs.com/ybj5.线性回归算法
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 回归属于机器学习的监督学习，而回归主要包括线性回归、Logistic回归和回归的评估 回归和分类的区别： 分类和回归的区别在于输出变量的类型（预测的目标函数是否连续）。 定量输出成为回归，或者说是连续变【线性回归】读取txt
txt中部分数据如下： 1.000000 0.067732 3.176513 1.000000 0.427810 3.816464 1.000000 0.995731 4.550095 1.000000 0.738336 4.256571 1.000000 0.981083 4.560815 1.000000 0.526171 3.929515 1.000000 0.378887 3.526170 1.000000Logistic回归
文章目录一、Logistic概述二、Logistic回归算法1、Logistic回归和sigmoid函数的分类2、最优回归系数确定：梯度上升算法3、实战：疝气病症预测病马的死亡率 一、Logistic概述 我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用logistic回归进行机器学习笔记8-Logistic回归基础
一、基础知识 1 回归的含义 回归即为最佳拟合，用一条直线对这些点进行拟合的过程，逻辑回归过程即为寻找最佳拟合参数的过程，使用的是最优化理论。 2 最优化理论中常用的优化算法 梯度下降法和梯度上升法 随机梯度下降法 批量梯度下降法 小批量随机梯度下降法 牛顿法和拟牛顿法数据压缩·课前任务二（PCA）
要求：主成分分析：步骤、应用及代码实现 目的： 降维。 简介： 通俗易懂见详解：https://www.matongxue.com/madocs/1025.html 这里举一个例子帮助理解。 首先我们观察一下下面这个矩阵： 会发现，这个矩阵的第一列，第二列，第四列这三个列向量在空间中的指向是没有变的，仅仅只是缩吴裕雄--天生自然python机器学习：Logistic回归
假设现在有一些数据点，我们用 一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。利用Logistic 回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的 “ 回归” 一词源于最佳拟合，表示要找到最佳拟合参数集。 训练分类器时的机器学习实战_KNN（一）
【是什么】 KNN 即 k_近邻算法（k- nearest neighbor) ，就是寻找K个邻居作为该样本的特征，近朱者赤，近墨者黑，你的邻居是什么特征，那么就认为你也具备该特征；核心公式为： 数据来源：https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/data/2.KNN/datingTestSet2.txt 读取数据转换成6.BP神经网络的python实现
from numpy import *import matplotlib.pyplot as pltimport operatorclass BPNet(object): def __init__(self): # 网络参数 self.eb = 0.01 # 误差容限 self.eta = 0.1 # 学习率 self.mc = 0.3 # 动量因子 self.maxiter = 2000 # 最机器学习实战： Logistic（附数据集）
机器学习实战（4） Logistic 运行环境：Anaconda——Jupyter Notebook Python版本为：3.6.6 数据集：horse 提取码：4epn 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦) 利用Logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。训练分类器时的做法EL之AdaBoost：集成学习之AdaBoost算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略
EL之AdaBoost：集成学习之AdaBoost算法的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 AdaBoost算法的简介 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Ada机器学习实战 logistic回归
logistic回归 梯度上升法 import numpy as np """ function: 加载数据 parameter: 无 returns: dataMat - 数据集 labelMat - 标签集 """ def loadDataSet(): dataMat = []#数据集 labelMat = []#标签集 fr = open('testSet.txt