[帮助文档] 机器学习线性支持向量机算法组件的配置及示例
支持向量机SVM（Support Vector Machine）是基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构风险最小化，提高学习机泛化能力，从而实现经验风险和置信范围最小化。本文介绍线性支持向量机算法组件的配置方法及使用示例。
SparkML机器学习实战：应用回归算法，预测二手房
一、业务场景受某房产中介委托，需开发一套机器学习系统，当用户将要售卖的二手房挂到二手房网站上时，该机器学习系统能自动根据该二手房的相关信息给出合理的销售价格预测，以指导客户报价。二、数据集说明本案例所使用的数据集为纯文本文件，说明如下： 数据集路径：/data/dataset/ml/ho...
补：机器学习实战_初识决策树（ID3）算法的绘制树形图的代码
python基础：中间可能会遇到的一些问题：主要是Python2.x与3.x的差别导致的：firstStr = myTree.keys()[0]#Clearly you’re passing in d.keys() to your shuffle function.# Probably this w...
【机器学习实战】K- 近邻算法（KNN算法）
K-近邻算法一、概述K-近邻算法，又称为 KNN 算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN 的工作原理：给定一个已知类别标签的数据训练集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最临近的 K 个实例。如果这 K 个实例的多数属于某个类别，那么新数据就属于这个类别。简单理解为： 由那些...
机器学习实战之AdaBoost元算法
今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式。俗话说的好：“三个臭皮匠，赛过诸葛亮”。集成算法有多种形式：对同一数据集，使用多个算法，通过投票或者平均等方法获得最后的预测模型；同一算法在不同设置下的集成；同一算法在多个...
机器学习实战之KNN算法
本系列教程为《机器学习实战》的读书笔记。首先，讲讲写本系列教程的原因：第一，《机器学习实战》的代码由Python2编写，有些代码在Python3上运行已会报错，本教程基于Python3进行代码的修订；第二：之前看了一些机器学习的书籍，没有进行记录，很快就忘记掉了，通过编写教程也是一种复习的过程；第三...
[机器学习实战]K-近邻算法
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输...
机器学习实战:K近邻算法（源码分析）
学习机器学习的总结： 先把代码放到这儿，话说一句一句看着打真的好累，还好可以通过debug一步一步观察变量，理解顿时快了许多。。。过两天把注释补上。 另外我用的是python3.6.2，原版是2.7，也做了一些小小的修改。 import numpy as np import operator def...
《机器学习实战》Logisic回归算法（2）之从疝气病症预测病马的死亡率
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
《机器学习实战》Logistic回归算法（1）
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