奔跑的小龟-CSDN博客

原创机器学习学习笔记3---感知机

感知机一、感知机（perceptron）模型这里先讲一些题外话，机器学习其实就是建立模型，通过一部分数据也就是所谓的训练集来构造函数模型，构造好就可以对新的输入实例进行直接分类，感知机模型自然也不例外。1.感知机是神经网络和支持向量机的基础。感知机属于分类模型，感知机模型其实就是对数据进行分类。所以，依据什么来分类？这是一个最关键的问题，感知机模型最重要的就是建立这个

2017-11-06 15:44:21 975

原创机器学习学习笔记2---k邻近算法的实现

k近邻算法的实现一.k近邻算法的内容k近邻算法（k-nearest neighbor,k-NN）作用：用来基本分类和实现回归内容：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在整个训练数据集中找到与该输入实例最近的k个实例，这k个实例的最多数属于哪个类，就把该输入实例分为这个类。三要素：1.距离度量:何为最近？距离最近，如何确定距离最近？生活中最常使用的是欧式距离，另

2017-10-28 09:35:37 311

原创机器学习学习笔记1

1支持向量机：这个名字强调了此类学习器的关键是如何从支持向量构建出解，同时也暗示其复杂度与支持向量的个数有关。2支持向量机的一个重要性质：训练完成后，大部分的训练样本都不需保留，最终模型仅与支持向量有关。

2017-10-10 15:47:44 222

原创数据挖掘概念与技术第三版范明孟晓峰译第四章习题答案

4.1查询驱动的方法需要复杂的信息过滤和集成处理，这种方法是低效的，并且对于频繁的查询，开销可能很大。而更新驱动将来自多个异构源的信息预先集成，并存储在数据仓库中，供直接查询和分析，并且还支持复杂的多维查询，优势明显，因此更获得工业界的青睐。很明显，当异构数据库数量较少时，查询开销本来就不大，查询驱动的方法就很容易进行查询分析，而构建数据仓库的代价依然很大，再使用更新驱动就得不偿失了

2017-10-05 17:11:21 9902

原创数据挖掘概念与技术第三版范明孟晓峰译第四章数据仓库与联机分析处理学习笔记

1.数据仓库：一个数据集合，四个特点：面向主题的（指面向具体应用）、集成的（指是多个数据库数据集成在一起）、时变的（数据来自历史多个时间范围）、非易失的（分离存放数据，不需要事务处理，数据不容易丢失）。2.联机事务处理（OLTP）与联机分析处理（OLAP）的最原始区别： OLTP面向顾客，主要用于对单条数据的增删改查操作；OLAP面向市场，主要是对集中的大量数据进行分析处理。3.元数

2017-10-04 15:04:06 1213

原创数据挖掘概念与技术第三版范明、孟晓峰译第三章习题答案

3.1 例子：相对于一个80%地址正确的数据库，市场分析人员要使用数据进行目的营销，对数据的准确性总体上还能接受；但对于销售人员来说，要利于数据进行一对一推销，对这样的数据则完全不能接受。可信性：反映用户信赖的数据规模；可解释性：反映数据是否容易理解。3.2 处理元祖属性缺失值的方法：1忽略此元祖：适合于多属性缺失；2人工填写缺失值：数据量较小时；3使用一个

2017-10-03 08:53:21 8036 1

原创阿里的味道

前一段时间，刚刚参加了阿里的笔试，真心说选择题不太难，感觉他们最重要看重的是逻辑分辨能力，

2016-04-30 17:59:02 465

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