【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用K均值K-means进行聚类（九）
[toc]1 前言1.1 K-means的介绍K均值（K-means）是一种基于距离度量的聚类算法，其主要思想是将数据集划分为k个不同的簇，每个簇代表一个相似度较高的数据组。该算法通过迭代优化来最小化所有数据点与其所属簇的欧氏距离之和，从而找到最佳的簇划分。需要区分一下，K-means和KNN是两种...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用SVD奇异值分解进行降维分类（八）
[toc]1 前言1.1 奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）是一种重要的矩阵分解技术，它可以将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积，分别为左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。SVD 的原理可以描述如下：对于任意 m X n 的矩阵 A，它的 SVD 分....
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用PCA主成分分析进行降维分类（七）
[toc]1 前言1.1 主成分分析的介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维技术，通过线性变换将高维数据映射到低维空间中。其原理是寻找最能代表原始数据的几个主成分，并保留大部分的数据方差。PCA的目的是通过线性变换将原始数据转化为一组新...
【机器学习实战】10分钟学会Python怎么用DT决策树模型进行分类预测（六）
[toc]1 前言1.1 决策树的介绍决策树（Decision Tree，DT）是一种类似流程图的树形结构，其中内部节点表示特征或属性，分支表示决策规则，每个叶节点表示结果。在决策树中，最上方的节点称为根节点。它学习基于属性值进行分区。它以递归方式进行分区，称为递归分区。这种类似流程图...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用LDA线性判别模型进行分类预测（五）
[toc]1 前言1.1 线性判别模型的介绍线性判别模型（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的监督学习算法，它旨在通过学习输入特征和它们所属类别之间的线性关系来进行分类任务。线性判别模型通常可以被看作是一种分类器，可以用于二元分类和多元分类问题。线性判别模型...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用K近邻KNN进行分类预测（四）
[toc]1 前言1.1 K近邻的介绍K近邻（K-Nearest Neighbor, KNN）是一种基本的分类与回归算法。其基本思想是将新的数据样本与已知类别的数据样本进行比较，根据K个最相似的已知样本的类别进行预测。具体来说，KNN算法通过计算待分类样本与已知样本之间的距离（欧式距离、曼哈顿距离等...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用支持向量机SVM进行分类预测（三）
[toc]1 前言1.1 支持向量机的介绍支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin）&#x...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用朴素贝叶斯Bayes进行分类预测（二）
[toc]1 前言1.1 朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间相互独立，因此可以通过计算每个特征的条件概率来预测类别。该算法通常用于文本分类和垃圾邮件过滤等任务。优点： 朴素贝叶斯模型易于实现，计算速度快。 即使特征之间存在一定的相关...
【机器学习实战项目】10分钟学会Python怎么用Logistic回归进行分类预测（一）
[toc]1 前言1.1 Logistic回归的介绍逻辑回归（Logistic regression，简称LR）是一种经典的二分类算法，它将输入特征与一个sigmoid函数进行线性组合，从而预测输出标签的概率。该算法常被用于预测离散的二元结果，例如是/否、真/假等。优点： 实现简单。Logistic...
【数学建模】机器学习预测算法（KNN、随机森林、网格搜索对决策树、支持向量机）（Python代码实现）【2021华为杯】
1 题目乳腺癌是目前世界上最常见，致死率较高的癌症之一。乳腺癌的发展与雌激素受体密切相关，有研究发现，雌激素受体α亚型（Estrogen receptors alpha, ERα）在不超过10%的正常乳腺上皮细胞中表达，但大约在50%-80%的乳腺肿瘤细胞中表达；而对ERα基因缺失小鼠的实验结果表明...
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