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Part10机器学习实战学习笔记SVD

Step By Step1、奇异值分解算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介SVD算法本质是：将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的3个子矩阵的相乘来表示，这3个小矩阵描述了大矩阵重要的特性。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇...

Part9机器学习实战学习笔记PCA

Step By Step1、算法原理简介2、Code Sample3、优缺点一、算法原理简介降维就是一种对高维度特征数据预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要的特征，从而实现提升数据处理速度的目的。PCA(Principal Component Analysis)，...

Part8机器学习实战学习笔记Kmeans

Step By Step1、原理简介2、Code测试3、优缺点一、原理简介k-均值聚类的目的是：把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中，使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类，以之作为聚类的标准。二、Code测试2.1 Code Sampleimport pan...

Part7机器学习实战学习笔记Regression

Step By Step1、简介2、Code Demo 演示3、优缺点一、简介线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归...

Part6机器学习实战学习笔记AdaBoost

Step By Step1、adaboost算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、adaboost算法基本原理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）。Ba...

Part5机器学习实战学习笔记支持向量机

Step By Step1、支持向量机算法基本原理2、iris和mnist数据集测试3、算法有点和缺点一、支持向量机算法基本原理在机器学习中，支持向量机（SVM）是具有相关学习算法的监督学习模型，其分析用于分类和回归分析的数据。给定一组训练示例，每个示例标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练...

Part4机器学习实战学习笔记Logistic回归

step by step1、Logistic回归算法2、iris&mnist数据集测试3、算法优缺点总结一、Logistic回归算法逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。比如：一封邮件是垃圾邮件的可能性（是、不是）你购买一件商品的...

Part3机器学习实战学习笔记朴素贝叶斯

step by step1、朴素贝叶斯原理介绍2、iris数据集测试3、算法优缺点总结一、朴素贝叶斯原理介绍朴素贝叶斯是一种构建分类器的简单方法。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签，类标签取自有限集合。它不是训练这种分类器的单一算法，而是一系列基于相同原理的算法：所有朴素贝叶斯分类器都...

Part2机器学习实战学习笔记决策树

step by step1、决策树原理介绍2、iris数据集测试3、算法优缺点总结一、决策树原理介绍机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的...

Part1机器学习实战学习笔记KNN算法

step by step1、kNN原理介绍2、手写体数据集测试3、算法优缺点总结一、kNN原理介绍1.1 算法概述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个实例（也就是上面所说的K个邻居），这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。1.2 示例说明：...

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更新时间 2024-02-12 12:10:51

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