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RSS订阅原创 机器学习之-聚类学习笔记
1 聚类任务聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集 称为一个"簇" (cluster)。通过这样的划分，每个簇可能对应于一些潜在的概 念(类别) ，如"浅色瓜" “深色瓜”，“有籽瓜” “无籽瓜”，甚至"本地瓜""外地瓜"等。这些概念对聚类算法而言事先是未知的，聚类过程 仅能自动形成簇结构，簇所对应的概念语义需由使用者来把握和命名。2 聚类性能度量聚类性能度量...
2019-12-25 11:23:00
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原创 机器学习之-决策树学习笔记
1 什么是决策树决策树是一种常见的机器学习算法，它的思想十分朴素，类似于我们平时利用选择做决策的过程。它是类似流程图的结构，其中每个内部节点表示一个测试功能，即类似做出决策的过程（动作），每个叶节点都表示一个类标签，即在计算所有特征之后做出的决定（结果）。标签和分支表示导致这些类标签的功能的连接。从根到叶的路径表示分类规则。比如下面这个“相亲决策树”：2 决策树的构建决策树通常有三个...
2019-12-19 13:06:32
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原创 机器学习之-逻辑回归学习笔记
1 什么是逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。注意，这里用的是“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，不可以直接当做概率值来用。该结果往往用于和其他特征值加...
2019-12-11 13:46:43
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原创 机器学习之-梯度下降法学习笔记
1 简介梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与取得最大方向导数值的方向一致，而梯度的模就是函数在该点的方向导数的最大值。现在假设我们要求函数的最值，采用梯度下降法，如图所示：以一个人下山为例。比如刚开始的初始位置是在红色的山顶位置，那么现在的问题是该如何达到蓝色的山底呢？按照梯度下降算法...
2019-12-06 15:02:08
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原创 机器学习之-特征预处理学习笔记
1 特征预处理介绍特征工程是利用数据领域的相关知识来创建能够使机器学习算法达到最佳性能的特征的过程。特征工程又包含了Data PreProcessing（数据预处理）、Feature Extraction（特征提取）、Feature Selection（特征选择）和Feature construction（特征构造）等子问题，而数据预处理又包括了数据清洗和特征预处理等子问题。本文主要讨论数据...
2019-11-29 10:54:33
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原创 机器学习之-线性回归学习笔记
1 什么是线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。一元线性回归分析：只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为。多元线性回归分析：如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系。2线...
2019-11-27 11:24:33
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原创 机器学习之-如何评价分类模型的好坏
如何评价模型的好坏1 数据拆分2 分类算法的评价2.1混淆矩阵2.2 精准率和召回率2.3 精准率和召回率更关注哪个3 ROC曲线3.1 分类阈值、TPR和FPR3.1.1 分类阈值3.1.2 TPR3.1.3 FPR3.2 什么是ROC曲线3.2.1 ROC分析3.2.2 AUC4 总结1 数据拆分机器学习中，通常将所有的数据划分为三份：训练数据集、验证数据集和测试数据集。训练数据集（t...
2019-11-14 15:10:02
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原创 机器学习之-KNN算法学习笔记
这里写自定义目录标题kNN思想新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入kNN思想你好！ 这是你第一次...
2019-11-09 20:14:02
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空空如也
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