PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-2
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1489340 分类总结 我们制作仅包含分类变量的数据子集，以便更轻松地绘制箱线图 ...
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述首先在讲高斯判别分析之前先看一下线性分类的几种常见模型。软输出：就是通过概率的方式进行构建模型硬输出：非概率方式概率判别模型：判别模型就是会直接求 P ( Y ∣ X )...
【机器学习】线性回归——最小二乘法的概率解释高斯噪声（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述对于之前的文章我们使用了最小二乘估计然后获得了损失函数：L ( w ) = ∑ i = 1 m ( w T x i − y i ) 2 L(w)=\sum_{i=1}^m.....
【机器学习】聚类算法——高斯混合聚类（理论+图解）
简 介：下面是我在学习时候的记录并加上自己的理解。本文意在记录自己近期学习过程中的所学所得，如有错误，欢迎大家指正。 关键词：高斯混合聚类、机器学习、极大似然估计在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识，由于篇幅原因，只是简单叙述，如需详细内容，请查阅相关资料一、正态分布在概率.....
高斯过程回归|机器学习推导系列（二十四）
一、概述将⼀维高斯分布推⼴到多变量中就得到了高斯网络，将多变量推⼴到无限维，就得到了高斯过程。高斯过程是定义在连续域（时间/空间）上的无限多个高斯随机变量所组成的随机过程。具体的形式化的定义如下：举个例子来说，下图的时间轴（也就是定义中的连续域）代表了人的一生，这里假设人...
高斯网络|机器学习推导系列（二十二）
一、概述高斯网络是一种概率图模型，对于普通的概率图模型，其随机变量的概率分布是离散的，而高斯网络的概率分布是连续的高斯分布。高斯网络也分为有向图和无向图，其中有向图叫做高斯贝叶斯网络（Gaussian Bayesian Network，GBN），无向图叫做高斯马尔可夫网络（...
机器学习之支持向量机实例，线性核函数 多项式核函数 RBF高斯核函数 sigmoid核函数
支持向量机实例1.线性核函数def test_SVC_linear(): ''' 测试 SVC 的用法。这里使用的是最简单的线性核 :param data: 可变参数。它是一个元组，这里要求其元素依次为训练样本集、测试样本集、训练样本的标记、测试样本的标记 :return: None ''' iri...
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